ノイズ注入によるニューラルネットワークのフォールトトレランスと汎化能力の向上
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概要
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階層型ニューラルネットワークでは, 入力パターンに不規則雑音を注入すると, フォールトトレランスと汎化能力が向上する. 本稿では, 中間層ニューロンに不規則雑音を注入する新しいノイズ注入方法を提案する. 中間層ニューロンに不規則雑音を注入して学習すること (以下これをLPと略記する) は, 入力パターンに不規則雑音を注入して学習すること (以下これをLCと略記する) とほぼ等価であることを証明する. またシミュレーション結果より, 両者はほぼ同じフォールトトレランスと汎化能力をもつことを示す. 学習時間については, LPはLCよりもかなり小さい利点がある.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
著者
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