Residual Networks に対する確率的正則化の提案: Shake-ResDrop と Shake-SENet

白濱 淳也; 川本 一彦

doi:10.11517/pjsai.JSAI2019.0_3Rin210

第33回 (2019)

セッションID: 3Rin2-10

DOI https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2019.0_3Rin210

会議情報

主催: 一般社団法人人工知能学会

会議名: 2019年度人工知能学会全国大会（第33回）

回次: 33

開催地: 新潟県新潟市朱鷺メッセ

開催日: 2019/06/04 - 2019/06/07

Residual Networks に対する確率的正則化の提案: Shake-ResDrop と Shake-SENet

*白濱淳也, 川本一彦

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キーワード: 確率的正則化

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抄録

確率的正則化のモデルやアテンション機構を組み合わせ，より高性能な確率的正則化のモデルを作成する.ShakeDrop を軸にStochastic Depth と SENet を組み合わせる.データセットの CIFAR-100 を用いて誤認識率で比較した結果，提案する手法は全て ShakeDrop 単独よりも低くなった.

責任著者(Corresponding author)

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