GAを用いたコンボルーションニューラルネットの学習法

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS5-5

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Training of Convolution Neural Networks by Genetic Algorithm

著者名: 中川 真(琉球大学),金城 寛(琉球大学),中園 邦彦(琉球大学),大城 尚紀(琉球大学)

著者名(英語): Makoto Nakagawa()

キーワード: コンボルーションネット|GA学習|手書き数字認識手書き数字認識|Convolution network|Genetic Algorithm|Recognition of handwritten number

要約(日本語): 近年画像認識の分野で多層コンボルーションネット（CNN）の性能が向上し様々な応用が報告されている。CNNで使用されるニューロンの活性度関数は主にReLU関数である。シグモイド関数が使われないのは多層CNNでは学習の過程で勾配消失問題が発生するからであるが，シグモイド関数は階層型ネットで優秀な成績を有していた。学習だけの問題であれば他の学習法を適用すればよい。そこで本研究ではCNNに対して遺伝的アルゴリズムを適用しその学習性能を検証した。本研究はその報告である。

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