Deep Learning
口頭発表
Human-in-the-loopによる設計空間の絞り込み法を導入した知識転移グラフの探索
- Author
- 岩田幸, 南蒼馬, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- 人工知能学会全国大会, 2021
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共同学習とは，ネットワーク間で知識を転移する手法である．知識転移グラフは共同学習の一種であり，従来の共同学習法を内包し，多様性に富んだ学習が可能である．しかし，知識転移グラフの設計空間は膨大であるため，精度が高いグラフはどのような傾向があるかはまだ定かではない．そこで，本研究では精度の高いグラフの傾向を分析し，獲得した結果を基に精度が高いグラフの構築をして，最適な共同学習法を獲得することを目的とする．CIFAR-100を用いた実験により，知識転移グラフの設計空間をHuman-in-the-loopで構築し，Deep Mutual Learningと比べ精度の高いグラフの設計空間を獲得する．また，獲得した設計空間を全探索することによりAsynchronous Successive Halving Algorithmを用いて探索した場合より良い共同学習法を獲得する．