2021年度 人工知能学会全国大会(第35回)

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[4G2-GS-2k] 機械学習:基礎理論

2021年6月11日(金) 11:00 〜 12:40 G会場 (GS会場 2)

座長:谷口 忠大(立命館大学)

11:40 〜 12:00

[4G2-GS-2k-03] Refined Consistencyによる知識蒸留を用いた半教師あり学習

〇村本 佳隆1、岡本 直樹1、平川 翼1、山下 隆義1、藤吉 弘亘1 (1. 中部大学)

キーワード:半教師あり学習

半教師あり学習は,ラベルありデータとラベルなしデータの双方を用いた学習法である.半教師あり学習手法として,2つのネットワーク間で知識を転移するDual Student(DS),DSのネットワーク数を4つ以上に拡張したMultiple Student(MS)が提案されている.MSはDSに比べて高い精度であるが,全てのネットワーク間での知識転移を一度に行うことができないため,学習効率が悪い.そこで本研究では,効率的な知識転移方法による精度向上を目的として,1度に全てのネットワーク間で知識を転移するRefined Consistencyを提案する.CIFAR-100データセットを用いた実験では,MSに比べて提案手法による精度向上が大きいことを示す.

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