ディープラーニングを用いた画像認識におけるエポック数と識別精度の関係についての研究

抄録

　学習用データの学習回数（エポック数）を一定以上増加させると、過学習が発生する。過学習を回避する方法として、Dropoutや正規化が挙げられる。本研究ではディープラーニングによる画像認識においてエポック数を増やしたときに過学習を起こす兆候とエポック数の打ち切りに適切な学習回数についてロジスティック関数を用いて考察できることが示唆された。