- 著者
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下平 丕作士
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
- 巻号頁・発行日
- vol.35, no.10, pp.2046-2053, 1994-10-15
- 被引用文献数
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誤差逆伝播法は、多層前向きニューラルネットワークの学習に広く用いられている。しかし、誤差逆伝播法については、解が収束するのに要する時間が長く、解が収束しない場合があるという学習性能上の問題点がある。誤差逆伝播法の学習性能は重みの初期値に敏感であり、適切な重みの初期値を設定することにより、学習性能を向上させることができる。本諭文では、ノードにおける惰報伝達機溝を表す式に基づいて、適切な大きさの重みの初期値を設定する薪しい方法(OIVS法:Optimal Initial Value Setting Method)を提案している。数値実験によると、OIVS法は従来法にくらべて、解が安定して得られ、収束するのに要する反復回数が少なく、学習性能が著しく優れていることが分かった。たとえば、ランダム写像問題については、それぞれの方法で最も良い学習性能が得られた場含を比較すると、OIVS法は従来法に比べて、解が収束するのに要した反復回数の平均値は0.26借、標準偏差は0.039倍となっている。OIVS法の特徴は、問題(入力次元数)に応じて適切な大きさの重みの初期値を設定できること、アルゴリズムがきわめて簡単であること、ノードごとに局所的な計算で設定できることである。