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OA
Residual Networks に対する確率的正則化の提案: Shake-ResDrop と Shake-SENet
著者
白濱 淳也
川本 一彦
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
確率的正則化のモデルやアテンション機構を組み合わせ,より高性能な確率的正則化のモデルを作成する.ShakeDrop を軸にStochastic Depth と SENet を組み合わせる.データセットの CIFAR-100 を用いて誤認識率で比較した結果,提案する手法は全て ShakeDrop 単独よりも低くなった.
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
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Residual Networks に対する確率的正則化の提案: Shake-ResDrop と Shake-SENet https://t.co/YEqgnk4L67
収集済み URL リスト
https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/3Rin2-10/advanced
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