以往進行深度學習時，很難基于神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)造（注1）進行調(diào)整，所以無法在整個網(wǎng)絡進行最優(yōu)化的學習， 因而無法充分發(fā)揮其識別性。此次開發(fā)的技術(shù)， 可以基于其結(jié)構(gòu)自動優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡學習的進度，從而輕松實現(xiàn)比以往更加精準的識別。
此技術(shù)的出現(xiàn)，使得應用了圖像識別及聲音識別等深度學習技術(shù)的各個領(lǐng)域，均有望實現(xiàn)識別精度的進一步提高。例如，人臉識別和行為分析等視頻監(jiān)控識別精度的提高、基礎設施等點檢工作效率的提高，實現(xiàn)自動檢測災害、事故和災難等。
一、背景
近年來，深度學習的研究取得了飛躍性的進展。在圖像識別、聲音識別等廣泛領(lǐng)域內(nèi)得到了應用。深度學習使用具備深層構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡， 學習事先準備好的數(shù)據(jù)來實現(xiàn)高精度化。但是，如果數(shù)據(jù)被過度地學習，則會出現(xiàn)“過學習（注2）”的現(xiàn)象，即只能高精度地識別學習過的數(shù)據(jù)，而未用于學習的數(shù)據(jù)的識別精度則降低。為了避免這種情況的發(fā)生，就需要使用“正則化（注3）”技術(shù)進行調(diào)整。
由于神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程因其結(jié)構(gòu)而復雜多變，所以過去只能對整個網(wǎng)絡使用相同的正則化技術(shù)。結(jié)果出現(xiàn)了網(wǎng)絡各層有的過度學習，有的學習停滯等問題，因而很難充分發(fā)揮原有的識別性能。另外，由于手動調(diào)整各層的學習進度極為困難，所以對于逐層自動調(diào)整學習進度的需求呼聲很高。
此次開發(fā)的技術(shù)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)，逐層預測學習進度，并自動配置適合各層進展的正則化技術(shù)。通過此技術(shù)，在整個網(wǎng)絡中學習被優(yōu)化，并且可以將識別錯誤率降低約20％，改善識別精度。
各層神經(jīng)網(wǎng)絡中正則化技術(shù)自動設置示意圖
二、新技術(shù)的優(yōu)點
1、根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的自動學習優(yōu)化
基于神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)，我們預測每層的學習進度，并逐層自動設置適合于各層進展的正則化。據(jù)此，整個網(wǎng)絡的學習進度就得到了優(yōu)化，解決了過去各層過度學習和學習停滯的問題。在使用該技術(shù)的手寫數(shù)字數(shù)據(jù)的識別實驗中，識別錯誤率降低了約20％，識別精準度已經(jīng)得到明顯改善。
相對于學習數(shù)據(jù)量的識別錯誤率的變化
2、與以往相同的計算量下，輕松實現(xiàn)高精度
該技術(shù)僅在學習神經(jīng)網(wǎng)絡前實施一次，即可在與以往同等的學習計算量下輕松地實現(xiàn)高精度。
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（注1） 神經(jīng)網(wǎng)絡：由人造神經(jīng)細胞（神經(jīng)元）組成的神經(jīng)網(wǎng)絡。
（注2） 過學習：對給定數(shù)據(jù)過度學習，而對未學習的數(shù)據(jù)的識別精度度下降的現(xiàn)象。
（注3） 正則化：通過對模型的復雜性加以約束，來抑制過學習的方法。
