Art

J-GLOBAL ID：201802241229770725   Reference number：18A2143523

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

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

Author (3)： TATSUKAWA Tsuyoshi (Osaka Univ.) ,  TERAMAE Jun-nosuke (Kyoto Univ.) ,  WAKAMIYA Naoki (Osaka Univ.)
Material： 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)
Volume： 28th  Page： 144-145  Publication year： Oct. 24, 2018 
JST Material Number： L7031A  Document type： Proceedings
Article type： 短報  Country of issue： Japan (JPN)  Language： ENGLISH (EN)

Thesaurus term： *machine learning ,  *effectiveness ,  perceptron ,  knowledge acquisition ,  loss function ,  flatness(property) ,  neural network(biomodel) ,  risk function
Semi thesaurus term： feedforward network ,  *deep learning ,  generalisation (artificial intelligence)

JST classification (1)： Artificial intelligence  (JE08000Z)

Terms in the title (6)： 深層学習 ,  一般化 ,  理解 ,  フラット ,  ミニマム ,  有効性