機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Deep Learning 口頭発表

逐次更新型重み付き Heterogeneous Multi-task Learning の提案

Author
松井 涼, 山下 隆義, 山内 悠嗣, 藤吉 弘亘
Publication
電気関係学会東海支部連合大会, 2017

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深層学習において複数タスクを同時に学習する手法として,Task-wise early stopping が提案されている.この手法は,1つのタスクの識別精度を向上させるために,他のタスクの学習を途中で停止する.そのため,特定タスク以外の識別精度は向上しない.そこで,本研究では複数タスクの精度向上を目的とする逐次更新型重み付きHeterogeneous Multi-task Learningを提案する.評価実験では,顔属性認識を対象として提案手法の有効性を示す.

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