文献

J-GLOBAL ID：202202244889509151   整理番号：22A0978872

アマルガム化クロスエントロピー損失を持つマルチカーネルCNNに基づく運動画像分類【JST・京大機械翻訳】

Motor Imagery Classification based on Multi-Kernel CNN with the amalgamated Cross Entropy Loss

著者 (2件)： Shin Jinhyo (Korea University,Dept. Artificial Intelligence,Seoul,Republic of Korea) ,  Chung Wonzoo (Korea University,Dept. Artificial Intelligence,Seoul,Republic of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： BCI  ページ： 1-4  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  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： 本論文では,主題依存カーネルサイズを最適化するために,マルチカーネル畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しいモータ画像(MI)分類法を提案した。サブCNN特徴を結合するために,異なるカーネルサイズを持つ並列サブCNNと,ソフトマックス活性化との重み結合器から成るマルチカーネルCNNを設計した。提案した構造の過剰適合問題を防ぐために,各サブCNNの暫定的交差エントロピー損失の合計として定義されるアマルガム化交差エントロピー損失と全体交差エントロピー損失を提案した。提案した方法の性能をBCI競争IVデータセット2aで評価した。結果は,既存の並列CNNベースのMI分類法と比較して,提案した方法の性能改良を確認した。Copyright 2022 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： *エントロピー ,  最適化 ,  電動機 ,  結合器
準シソーラス用語： *アマルガム ,  *クロスエントロピー ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： アマルガム ,  クロスエントロピー ,  損失 ,  マルチ ,  カーネル ,  CNN ,  運動 ,  画像分類