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J-GLOBAL ID：201902226368090007   整理番号：19A0512111

ロバストな大マージン深神経回路網【JST・京大機械翻訳】

Robust Large Margin Deep Neural Networks

著者 (4件)： Sokolic Jure (Department of Electronic and Electrical Engineering, Univeristy College London, London, U.K.) ,  Giryes Raja (Faculty of Engineering, School of Electrical Engineering, Tel-Aviv University, Tel Aviv, Israel) ,  Sapiro Guillermo (Department of Electrical and Computer Engineering, Duke University, NC, USA) ,  Rodrigues Miguel R. D. (Department of Electronic and Electrical Engineering, Univeristy College London, London, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 65  号： 16  ページ： 4265-4280  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,それらの分類マージンによる深いニューラルネットワークの一般化誤差を研究した。著者らのアプローチは,深いニューラルネットワークのJacobi行列に基づいており,任意の非線形性とプール層を有するネットワークに適用することができ,フィードフォワードネットワークと残留ネットワークのような異なるアーキテクチャを持つネットワークに適用できる。著者らの解析は,訓練サンプルの近傍におけるネットワークのJacobi行列の有界スペクトルノルムが,任意の深さと幅の深いニューラルネットワークに対して,よく一般化するために重要であるという結論を導いた。これは,文献における現在の限界を超える著しい改善であり,それは,一般化誤差がネットワークの幅または深さのいずれかによって成長することを意味した。さらに,最近提案されたバッチ正規化と重み正規化再パラメータ化は良好な一般化特性を持ち,ネットワークのJacobi行列に基づく新しいネットワーク正則化をもたらすことを示した。分析は,MNIST,CIFAR-10,LARED,およびImageNetデータセットに関する実験結果で支持される。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  ロット ,  正則化 ,  計算機アーキテクチャ ,  正規化 ,  *神経回路網 ,  ニューラルネットワーク ,  スペクトル ,  非線形性 ,  ノルム ,  *ロバスト性 ,  パラメタリゼーション ,  Jacobi行列
準シソーラス用語： 有界 ,  フィードフォワードニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 通信網  (ND07030A) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： ロバスト ,  神経回路網