著者

関野 雅則 木村 俊一 越 裕

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.27, 2013

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畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、特徴抽出ユニットのフィルタ係数をニューラルネットワークの枠組みで学習する方式であり、画像の識別で高い識別性能が知られているが、その特徴抽出ユニットの構成にはさまざまなバリエーションがある。本稿では、最適な特徴抽出ユニットの構成を探るため、特徴抽出ユニットの正規化層およびプーリング層を変更した複数のCNNを、手書き数字データベースMNISTで評価した。