06月06日(Thu) 16:00〜18:00 H会場(-市民プラザ3F AVスタジオ)
| 演題番号 | 3H4-OS-05c-3 |
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| 題目 | 視覚情報処理モデルに基づいて改良した畳込みニューラルネットワーク文字認識 |
| 著者 | 関野 雅則(富士ゼロックス(株)基盤技術研究所) 木村 俊一(富士ゼロックス(株)基盤技術研究所) 越 裕(富士ゼロックス(株)基盤技術研究所) |
| 時間 | 06月06日(Thu) 16:40〜17:00 |
| 概要 | 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。 |
| 論文 | PDFファイル |