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J-GLOBAL ID：201803019434910577
ニューラルネットワークの学習方法、ニューラルネットワークの学習プログラム及びニューラルネットワークの学習装置
Inventor：
,
Applicant, Patent owner：
Agent (2)：
土井 健二
, 林 恒徳
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2017058352
Publication number (International publication number)：2018160200
Application date： Mar. 24, 2017
Publication date： Oct. 11, 2018
Summary：
【課題】学習工程を効率的に完了する。【解決手段】教師データを使用してニューラルネットワーク(以下NN)のNNパラメータを最適化するNNの学習方法であって、第1のNNパラメータが設定されたNNに前記教師データを入力したときの、NNの出力と正解値との誤差関数の勾配に学習率を乗じた値を第1のNNパラメータから減じて得た第2のNNパラメータに、NNパラメータを更新する学習工程と、第2のNNパラメータが設定されたNNに評価データを入力し、NNの出力の精度(正答率、Loss)を求める評価工程と、NNの出力の精度が最良値の場合、第2のNNパラメータ(w)を記憶する工程と、更に、NNの出力の精度が改善されない第1状態になった場合、NNパラメータを前記記憶したNNパラメータに戻すと共に、学習率を低下させる工程とを有し、第1状態になった場合、戻したNNパラメータを設定したNNで、低下させた学習率で、学習工程を再開する、NNの学習方法。【選択図】図7
Claim (excerpt)：
教師データを使用してニューラルネットワーク(以下NN)のNNパラメータを最適化するNNの学習方法であって、
第1のNNパラメータが設定されたNNに前記教師データを入力したときの、前記NNの出力と正解値との誤差関数の勾配に学習率を乗じた値を前記第1のNNパラメータから減じて得た第2のNNパラメータに、前記NNパラメータを更新する学習工程と、
前記第2のNNパラメータが設定されたNNに評価データを入力し、前記NNの出力の精度を求める評価工程と、
前記NNの出力の精度が最良値の場合、前記第2のNNパラメータを記憶する工程と、
更に、前記NNの出力の精度が改善されない第1状態になった場合、前記NNパラメータを前記記憶したNNパラメータに戻すと共に、前記学習率を低下させる工程とを有し、
前記第1状態になった場合、前記戻したNNパラメータを設定したNNを、前記低下させた学習率で、前記学習工程を再開する、NNの学習方法。
IPC (1)：
FI (1)：
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