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J-GLOBAL ID：201802241229770725   整理番号：18A2143523

深層学習の一般化を理解するためのフラットミニマム(flat minima)方式の有効性

Validity of the flat minima approach to understand generalization of deep learning

著者 (3件)： TATSUKAWA Tsuyoshi (Osaka Univ.) ,  TERAMAE Jun-nosuke (Kyoto Univ.) ,  WAKAMIYA Naoki (Osaka Univ.)
資料名： 日本神経回路学会全国大会講演論文集  (Proceedings of the Annual Conference of the Japanese Neural Network Society)
巻： 28th  ページ： 144-145  発行年： 2018年10月24日 
JST資料番号： L7031A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *有効性 ,  パーセプトロン ,  知識獲得 ,  損失関数 ,  平坦性 ,  ニューラルネットワーク ,  リスク関数
準シソーラス用語： フィードフォワードネットワーク ,  *深層学習 ,  汎化【人工知能】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  一般化 ,  理解 ,  フラット ,  ミニマム ,  有効性