深層学習を用いた画像識別タスクの精度向上テクニック

doi:10.14923/transinfj.2018JDR0001

95 0 0 0 OA 深層学習を用いた画像識別タスクの精度向上テクニック

著者: 矢野正基大賀隆裕大西正輝
出版者: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
雑誌: 電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)
巻号頁・発行日: vol.J102-D, no.2, pp.34-52, 2019-02-01

深層学習の分野はAlexNetの登場により画像識別精度が大幅に向上して以来,毎日のようにarXivに新たな手法が提案されるなど発展のスピードは著しい.しかし深層学習は学習に膨大な計算時間を必要とし,更なる精度向上のためには多くのハイパパラメータやData Augmentationなどを調整しなければならない.本論文では深層学習を用いた画像識別タスクにおける識別精度を向上させるためのテクニックとしてData Augmentation,学習率スケジューリング,アンサンブル手法に注目し,サーベイを行うとともに網羅的な検証実験を行うことで,できるだけ多くの知見を読者と共有することを目的としている.最後に特に精度向上に貢献したものを選択し,複合実験を行うことで定量的に評価を行い,今後の展望を述べる.

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@HirokiMori 信学会だとこういうのもありますm(_ _)m https://t.co/579tix96ni

@kosuke12011 ちょうど良い論文あった！学習率のスケジューリングと総エポック探索してた。dropoutは0.5で決め打ちしてるからそれで十分なのかも。 https://t.co/cdSvzLshKp

精度向上のテクニック詳しくのってる。特にaugmentationの所すげー参考になった。何より日本語ってのが嬉しい。 https://t.co/25H0njACqK

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そして、こちらは ⁦@owruby⁩ 氏の論文でしょうか。確かに、kaggler なら必読な内容に見えますね！時間を作ってでも読みたいと思います。有難や。有難や。 https://t.co/BFZRMJAZEx

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ゎーぃ。 @owruby ﾊﾟｲｾﾝの学習率とかdata augmentationとかアンサンブルとかの網羅的な検証論文（https://t.co/O4YI0Xn7ga）はKaggler見るべきでは！？（せんでん https://t.co/HI7HhdwurC https://t.co/pLAaNF4owO

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会員宛に送付される学会誌発行のお知らせの今月分のメール、「電子情報通信学会論文誌和文 D 分冊目次（2019年2月号）」に掲載されていた、↓こちらのサーベイ論文が気になる・・・。 ●深層学習を用いた画像識別タスクの精度向上テクニック　https://t.co/xrSTIHiQtX

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