論文の概要: A Hybrid Method for Training Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04153v1
• Date: Wed, 15 Apr 2020 17:52:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 02:38:23.972099
• Title: A Hybrid Method for Training Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークのハイブリッド学習法
• Authors: Vasco Lopes, Paulo Fazendeiro
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワークの学習にバックプロパゲーションと進化戦略の両方を用いるハイブリッド手法を提案する。 画像分類のタスクにおいて,提案手法は定期的な訓練において改善可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.172761915061083
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Intelligence algorithms have been steadily increasing in popularity and usage. Deep Learning, allows neural networks to be trained using huge datasets and also removes the need for human extracted features, as it automates the feature learning process. In the hearth of training deep neural networks, such as Convolutional Neural Networks, we find backpropagation, that by computing the gradient of the loss function with respect to the weights of the network for a given input, it allows the weights of the network to be adjusted to better perform in the given task. In this paper, we propose a hybrid method that uses both backpropagation and evolutionary strategies to train Convolutional Neural Networks, where the evolutionary strategies are used to help to avoid local minimas and fine-tune the weights, so that the network achieves higher accuracy results. We show that the proposed hybrid method is capable of improving upon regular training in the task of image classification in CIFAR-10, where a VGG16 model was used and the final test results increased 0.61%, in average, when compared to using only backpropagation.
• Abstract（参考訳）: 人工知能アルゴリズムの人気と利用は着実に増加している。 Deep Learningは、巨大なデータセットを使用してニューラルネットワークをトレーニングすることを可能にし、機能学習プロセスを自動化するため、人間の抽出された機能の必要性を取り除く。 畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Networks)のような深層ニューラルネットワークを訓練する余地では、与えられた入力に対するネットワークの重みに関する損失関数の勾配を計算することによって、ネットワークの重みを調整して、与えられたタスクでよりよく機能するようにすることで、バックプロパゲーションが得られます。 本稿では,畳み込みニューラルネットワークを学習するために,バックプロパゲーションと進化戦略の両方を用いたハイブリッド手法を提案する。 提案手法は,VGG16モデルを用いたCIFAR-10における画像分類のタスクにおいて,通常の訓練において改善が可能であり,最終試験結果は,バックプロパゲーションのみを用いた場合に比べて平均0.61%増加した。

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