[N-1-6] Exploring the Number of Channels in Convolutional Layers in CNN Using Deep Reinforcement Learning
Keywords:強化学習、CNN、Neural architecture search
近年,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が幅広く利用されている。
しかしCNNはその構造によって性能が大きく変化するが、その理論的な設計法は確立していない。
そこで深層強化学習(DQN)を用いたボトムアップな構築を行うことでCNNの最適な構造の探索を試みる。
しかしCNNはその構造によって性能が大きく変化するが、その理論的な設計法は確立していない。
そこで深層強化学習(DQN)を用いたボトムアップな構築を行うことでCNNの最適な構造の探索を試みる。
Abstract password authentication.
Password is required to view the abstract. Please enter a password to authenticate.