PyramidNetにおける確率的な正則化の効果の検証
| 言語 | 日本語 |
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| 種類 | 研究会等の予稿 |
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| 著者 | 山田 良博,岩村 雅一,黄瀬 浩一 |
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| 論文名 | PyramidNetにおける確率的な正則化の効果の検証 |
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| 論文誌名 | 電子情報通信学会技術研究報告 |
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| Vol. | 116 |
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| No. | 461 |
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| 発表番号 | PRMU2016-158 |
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| ページ | pp.35-40 |
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| 発表場所 | 北海道大学,北海道札幌市 |
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| 査読の有無 | 無 |
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| 年月 | 2017年2月 |
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| 分野 | 物体認識 |
| キー | Yamada2017_PRMUb (id=1542) |
2016年度PRMU研究奨励賞受賞2017年2月の月間ベストプレゼンテーション賞受賞
要約
画像を『山』『椅子』『ラーメン』といったカテゴリで分類する問題を一般物体認識と呼ぶ.しかし高精度な一般物体認識は膨大な枚数の画像での学習を行うことが一般的であり,データセットの作成コストや学習時間の観点から現実的でない.そこで限られた枚数でも高い精度を実現する一般物体認識手法が求められている.限られたデータ量でも高い精度を実現する一般物体認識手法の1つがPyramidNetである.PyramidNetは従来,幾つかの段階で行われていた処理を逐次的に行うことによって,従来手法から飛躍的に認識精度を高めた手法である.しかしPyramidNetは従来手法で精度を高めるために用いられていた確率的な正則化処理を含んでおらず,性能が頭打ちになっている可能性がある.本稿ではPyramidNet に適した確率的な正則化手法を検討するべく評価実験を行った.
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書式の定義
書き換えるとすぐ出力に反映されます(書式を選び直すか「既定に戻す」を押すまで有効).1 行目が既定,種類別に変えるには「book: …」のような行を追加
書式の定義の書き方
{authors} のように波括弧でフィールドを挿入します.[ ... ] で囲んだ部分は,その中のフィールドが空のとき丸ごと省略されます.使えるフィールド:
{authors}{authors_and}{authors_ja}{authors_ja_tight}{authors_en}{authors_en_and}{authors_tight}{first_author}{title}{title_ja}{title_en}{journal}{journal_ja}{journal_en}{book_title}{volume}{number}{series}{presen_id}{pages}{pp}{num_pages}{year}{month}{month_en}{month_short}{ym}{date}{date_ja}{date_en}{publisher}{address}{location}{review}{review_ja}{review_en}{reviewed_mark}{presen_type}{type}{type_label}{doi}{url}{key}{awards}
書式の定義の書き方
1 行に 1 つ,\マクロ名{フィールド}{フィールド}… の形でマクロと引数の並びを定義します.波括弧の中がフィールド名ならその値(LaTeX 用にエスケープ済み)に,それ以外の文字はそのまま出ます.マクロ名は自由に変えられ,行を足せば「マクロ」の選択肢に増えます.種類ごとに使うマクロを固定するには master_thesis: thesis のような行を足します(自動選択: 論文誌は DOI があれば paperdoi,号があれば paperno,それ以外は paper/会議はページがあれば conf,無ければ confpaper/著書は book).{pages} は「119--124」の形,{journal} は誌名が無ければ書名になります.使えるフィールド:
{authors}{authors_and}{authors_ja}{authors_ja_tight}{authors_en}{authors_en_and}{authors_tight}{first_author}{title}{title_ja}{title_en}{journal}{journal_ja}{journal_en}{book_title}{volume}{number}{series}{presen_id}{pages}{pp}{num_pages}{year}{month}{month_en}{month_short}{ym}{date}{date_ja}{date_en}{publisher}{address}{location}{review}{review_ja}{review_en}{reviewed_mark}{presen_type}{type}{type_label}{doi}{url}{key}{awards}
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