著者

奥村 紀之 奥村 嶺

出版者

人工知能学会

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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本稿では,顔文字の原形推定におけるマルチクラス分類をフィードフォワード型ニューラルネットワークで実装した事例について報告している.ニューラルネットワークには層ごとにユニットが配置されるが,ユニット数の妥当さは自明ではなく,実験的に決定する必要がある.そこで,ユニット数と分類正解率の観点から,ユニット数の最適値について調査を行った.その結果,本タスクにおいて,経験則として尤もらしいとされるユニット数である6500ユニットを利用することが最適であることが分かった.