学習加速化のための新しい逐次的サンプル選択法
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概要
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ニューラルネットワークの学習において,学習途中での適応的なサンプル選択に関する研究は少ない.通常は,ネットワークに対して全てのサンプルセットを学習開始時から終了時まで与えて学習が行なわれる.この場合,大量のサンプルに対しては学習時間等の問題点が生じる.また,サンプルの中に多くの冗長なサンプルが含まれている場合には,ネットワークに与えるサンプルの量が十分ではないことから,収束速度の低下や学習結果の発散を引き起こす可能性がある.本稿では,このような問題点に対処するため,パラメータに関する1次微分の項を用いる任意の最適化法に対して適用できる逐次的サンプル選択法を提案し,数値実験によりその有効性を確認する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-18
著者
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