学習方法

開放特許情報番号
L2019001782
開放特許情報登録日
2019/10/11
最新更新日
2019/10/11

基本情報

出願番号 特願2017-236626
出願日 2017/12/11
出願人 国立研究開発法人情報通信研究機構
公開番号 特開2019-105899
公開日 2019/6/27
発明の名称 学習方法
技術分野 情報・通信
機能 制御・ソフトウェア
適用製品 ニューラルネットワークの学習方法
目的 非常に大きな層数を有するネットワーク構造であっても、限られたコンピューティングリソースの下で、性能の低下を抑制しつつ効率的に学習を高速化できる手法を提供する。
効果 非常に大きな層数を有するネットワーク構造であっても、限られたコンピューティングリソースの下で、性能の低下を抑制しつつ効率的に学習を高速化できる。
技術概要
学習方法は、第1のグループに属するブロックを用いて簡素化モデルを構成するとともに、簡素化モデルを訓練データセットにより学習することで、簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップと、第1のグループに属さない1または複数のブロックを簡素化モデルに追加して簡素化モデルを拡張するとともに、当該拡張された簡素化モデルを訓練データセットにより学習することで、当該拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップと、拡張された簡素化モデルを規定するネットワークパラメータを最適化するステップを、第1のグループに属さないすべてのブロックの追加が完了するまで繰返すステップとを含む。
実施実績 【無】   
許諾実績 【無】   
特許権譲渡 【否】
特許権実施許諾 【可】

登録者情報

その他の情報

関連特許
国内 【無】
国外 【無】   
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