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

町田 兼梧; 井上 中順; 篠田 浩一

論文・著書情報

タイトル

和文:	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
英文:

著者

和文:	町田兼梧, 井上中順, 篠田浩一.
英文:	Kengo Machida, Nakamasa Inoue, Koichi Shinoda.

言語

Japanese

掲載誌/書名

和文:	第22回画像の認識・理解シンポジウム
英文:

巻, 号, ページ

出版年月

2019年7月

出版者

和文:
英文:

会議名称

和文:	第22回画像の認識・理解シンポジウム
英文:

開催地

和文:	大阪府
英文:

ファイル

アブストラクト

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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