電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
A-8-18
深層学習の前処理とパラメータ調整による影響の考察
○大関和夫・木戸嘉一・平川 豊(芝浦工大)
深層学習では,学習データを前処理により,解析し,学習データの増加を行ったり,予備的な分類で各種処理を施すことにより,テスト精度が向上することが報告されている[1].本報告では,前処理や,フィルタ,パラメータ設定の乱数による影響等を検討した.パラメータの変化による学習終了時の収束点の変動を近似する関数を考え,収束の可思考化を行い,振る舞いから,学習試行計画を評価する検討を行う.