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J-GLOBAL ID：201702244909418041   Reference number：17A1001777

Analysis of Conventional Dropout and its Application to Group Dropout

従来のドロップアウトの解析とグループドロップアウトへの応用

Author (5)： HARA Kazuyuki (Nihon Univ., Chiba, JPN) ,  SAITOH Daisuke (Nihon Univ., Chiba, JPN) ,  SUZUKI Satoshi (Univ. Electro-Communications, Tokyo, JPN) ,  KONDOU Takumi (Nihon Univ., Chiba, JPN) ,  SHOUNO Hayaru (Univ. Electro-Communications, Tokyo, JPN)
Material： 情報処理学会論文誌トランザクション 数理モデル化と応用(Web)  (情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用(Web))
Volume： 10  Issue： 2  Page： 25-32 (WEB ONLY)  Publication year： Jul. 19, 2017 
JST Material Number： U0475A  ISSN： 1882-7780  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： ENGLISH (EN)

Thesaurus term： *Machine Learning ,  *adaptation ,  process ,  parameter ,  Learning ,  network ,  Computer Simulation ,  regularization parameter ,  *deep learning ,  computer application ,  utilization
Semi thesaurus term： ensemble learning ,  online learning ,  computer simulation ,  subnetwork ,  *task technology fit ,  *deep learning ,  learning process

JST classification (3)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Computer simulation  (JE11000H) ,  Computer utilization technology in general  (JE01000C)

Reference (14)：

• LeCun, Y., Bengio, Y. and Hinton, G.: Deep learning, Nature, Vol.521, pp.436-444 (2015).
• Hinton, G.E., Osindero, S. and Teh, Y.W.: A fast learning algorithm for deep belief nets, Neural Computation, Vol.18, pp.1527-1554 (2006).
• Krizhevsky, A., Sutskever, I. and Hinton, G.E.: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, Advances in Neural Information Processing Systems, Vol.25, pp.1097-1105 (2012).
• Baldi, P. and Sadowski, P.: Understanding Dropout, Advances in Neural Information Processing Systems, Vol.26, pp.2814-2822 (2013).
• Freund, Y. and Schapire, R.E.: A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting, Journal of Computer and System Science, Vol.55, pp.119-139 (1997).

Terms in the title (3)： ドロップ ,  解析 ,  応用