文献

J-GLOBAL ID：202002268715053851   整理番号：20A1510558

最適化深層ネットワークを用いた年齢と性別推定【JST・京大機械翻訳】

Age and Gender Estimation using Optimised Deep Networks

著者 (2件)： Downton Wade (School of Computer Science and Applied Mathematics, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa) ,  Vadapalli Hima (School of Computer Science and Applied Mathematics, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SAICSIT ’19  ページ： 1-9  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： 年齢と性別推定は,アクセス制御,マーケティングインテリジェンス,人間-コンピュータインタラクションなどの知的アプリケーションにおいて基本的役割を果たす。深いアーキテクチャの出現は,推定モデルの性能を改善する道を開いたが,まだ最適化アーキテクチャが不足している。本論文は,畳込みニューラルネットワークの使用とパラメータモデリングと最適化,および精度と損失項収束に及ぼすそれらの影響に焦点を合わせた。本論文は,まず,文献に基づく一般化深層アーキテクチャを利用し,精度を損なうことなく,複雑さを最適化および低減する方法を展望した。修正線形ユニット(ReLU),線形関数,指数線形ユニット(ELU),双曲線正接およびGoogleの提案Swish関数のような異なる活性化関数を,付加的畳込みおよび完全接続層の使用と共に試験した。実験は,性別分類のためのより少ない複雑な構造をもたらして,結果は,文献に見られるベンチマーク精度のものと一致したが,しかし,年齢推定のためには,同じことができなかった。年齢推定のためのより単純なアーキテクチャを見つけることができないことは,性別の年齢と年齢推定問題のマルチクラス分類特性に関連する特徴の複雑な性質に起因する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  マーケティング ,  応用プログラム ,  深層 ,  ベンチマーク ,  計算機アーキテクチャ ,  アクセス制御
準シソーラス用語： Google ,  活性化関数 ,  推定モデル ,  年齢推定 ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 活性化機能 ,  Adienceデータセット ,  年齢と性別推定 ,  コンピュータビジョン ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  Swish活性化機能

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 最適化 ,  深層 ,  年齢 ,  性別 ,  推定