[4Xin1] ポスターセッション2

[4Xin1-80] CNNを用いた画像分類における分類精度の予測

〇代 美月¹、神野 健哉¹ (1.東京都市大学)

キーワード：CNN、分類精度予測

学習後のCNNのテスト分類精度が、学習初期の結果からどの程度予測可能であるか検討する。CNNモデルの設計は経験則で構築されることが多い。そのためモデルを構築には、非常に多くの実験が必要となる。もし、学習後のテスト分類精度を学習初期の精度から予測することができれば、モデル構築に必要な時間を短縮することができる。本研究では、説明変数を学習初期における分類精度の値など我々が着目した値とし、目的変数を学習後の分類精度とし、重回帰分析により予測した。分類精度の予測値をRMSEで評価した結果、学習後の分類精度を非常に高い精度で予測できることを確認した。また、本研究の結果はNASの評価指標として活用することが期待できる。