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Publication Information


Title
Japanese:KL統計量に基づくニューラルネットワークのプルーニング 
English: 
Author
Japanese: 町田 兼梧, 井上 中順, 篠田 浩一.  
English: Kengo Machida, Nakamasa Inoue, Koichi Shinoda.  
Language Japanese 
Journal/Book name
Japanese:第22回 画像の認識・理解シンポジウム 
English: 
Volume, Number, Page        
Published date July 2019 
Publisher
Japanese: 
English: 
Conference name
Japanese:第22回 画像の認識・理解シンポジウム 
English: 
Conference site
Japanese:大阪府 
English: 
File
Abstract 本研究では，学習済みの多クラス分類器から分類精度向上への貢献が大きいノードを優先的に抽出するKL平均，KL分散を提案し，プルーニングに適用する．各提案手法は，ネットワークの各ノードに関する活性度の分布から，より多くのクラスに対して特徴的な反応を示すノードが重要であると仮定して重要度を定義するものである． 評価実験ではMNISTデータセットを用いて従来の手法に基づくプルーニング方法と比較した．提案手法は約4割のノードを，精度をほぼ落とすことなく削減できることを示した． また，ノードの削減量が75%の段階で，提案の指標に基づくプルーニングは従来の相互情報量，KL最大値に基づくプルーニングを行ったモデルと比較してそれぞれ認識精度が2.1%，1.8%高くなることを示した．

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