パラメータ再定義法による自然勾配法実現を通した複雑な深層ネットワーク学習の効率化
KAKEN 科学研究費助成事業データベース で見る| 研究課題番号 | KAKENHI-PROJECT-18K18121 |
|---|---|
| 研究種目 | 若手研究 |
| 研究分野 | |
| 研究機関 | 東京大学 |
| 代表研究者 | 木脇 太一 |
| 研究期間 開始年月日 | 2018/4/1 |
| 研究期間 終了年度 | 2021 |
| 研究ステータス | 完了 (2021/4/1) |
| 配分額（合計） | 4,160,000 (直接経費 :3,200,000、間接経費 :960,000) |
| 配分額（履歴） |
2020年度：910,000 (直接経費 :700,000、間接経費 :210,000) 2019年度：1,560,000 (直接経費 :1,200,000、間接経費 :360,000) 2018年度：1,690,000 (直接経費 :1,300,000、間接経費 :390,000) |
| キーワード | 機械学習 眼科学 ニューラルネットワーク 緑内障 マルチタスク学習 深層ニューラルネットワーク 医療画像分析 医療データマイニング バッチ正規化 PCA |