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[4G2-GS-2k-04] 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
キーワード:深層学習、蒸留
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 Auccessive 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.
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