ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 工学部
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  3. 宮崎大學工學部紀要
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  3. 宮崎大學工學部紀要
  4. 46号

平行平均畳み込み処理とドロップアウトによる畳み込みニューラルネットワークの汎化能力向上

http://hdl.handle.net/10458/6099
http://hdl.handle.net/10458/6099
33ea9f40-002f-479f-aae8-18a5f2a748f3
名前 / ファイル ライセンス アクション
p309.pdf 本文 (1.1 MB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2020-06-21
タイトル
タイトル 平行平均畳み込み処理とドロップアウトによる畳み込みニューラルネットワークの汎化能力向上
言語 ja
タイトル
タイトル Generalization Ability Improvement by Parallel Convolution and Dropout
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Convolutional neural network, Over fitting, Dropout, Parallel convolution layer
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
その他(別言語等)のタイトル
その他のタイトル ヘイコウ ヘイキン タタミコ ミ ショリ ト ドロップ アウト ニ ヨ ル タタミコ ミ ニュー ラ ル ネットワーク ノ ハン カ ノウリョク コウジョウ
言語 ja-Kana
著者 山森, 一人

× 山森, 一人

WEKO 11805
e-Rad_Researcher 50293395

ja 山森, 一人
宮崎大学

ja-Kana ヤマモリ, クニヒト

en Yamamori, Kunihito
University of Miyazaki

Search repository
長野, 泰久

× 長野, 泰久

WEKO 28447

ja 長野, 泰久

ja-Kana ナガノ, ヤスヒサ

Search repository
相川, 勝

× 相川, 勝

WEKO 12201
e-Rad_Researcher 20976641

ja 相川, 勝
宮崎大学

ja-Kana アイカワ, マサル

en Aikawa, Masaru
University of Miyazaki

Search repository
Nagano, Yasuhisa

× Nagano, Yasuhisa

WEKO 28450

en Nagano, Yasuhisa

Search repository
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Convolutional neural networks can express models very well, but this ability gives us overfitting problem. To avoid overfitting problem, dropout technique are proposed. However, it is sometimes not enough because convolutional neural networks include a huge number of weights and biases. In this paper, we propose a combination of dropout technique and parallel convolution. In our method, neural network has two parallel convolution layer, and average value of these two convolution layer is used as the input to the pooling layer. Our proposed neural network could improve generalization ability about 4% for the unknown test patterns.
言語 en
書誌情報 ja : 宮崎大学工学部紀要
en : Memoirs of Faculty of Engineering, University of Miyazaki

巻 46, p. 309-312, 発行日 2017-07-31
出版者
出版者 宮崎大学工学部
言語 ja
出版者
出版者 Faculty of Engineering, University of Miyazaki
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 05404924
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA00732558
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.2 2023-07-30 05:58:09.057546
Ver.1 2023-05-15 11:10:27.218855
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3