CNNを用いたアンサンブル学習による画像分類

抄録

本研究では，複数のConvolutional Neural Network (CNN) 識別器を統合するアンサンブル学習法を提案する．提案法では,同一のデータセットに対し，重みの初期値や構造の異なる複数のCNNを独立に学習させる．認識時には，各CNNの認識結果の多数決をもとに出力を決定する．このとき，各CNNに多様性を持たせつつ，単体でも高い認識精度を持つように学習させる．これにより，アンサンブル学習の効果を高める．実験では，複数の公開データセットに対して各CNNの多数決した結果の出力を検証する．