H-031
畳み込みニューラルネットワークを用いた顔表情分類の実験的評価

◎高橋佑典・松川　徹・鈴木英之進（九大）

本論文では，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた顔表情分類の実験的評価を行った．CNNは，畳み込みとプーリングと呼ばれる処理を交互に繰り返す構造を持つ深層学習の学習モデルの一種であり，顔表情認識においても高い性能を示す．もっとも適切なネットワーク構造とハイパーパラメータ値は問題に強く依存するため，種々の評価実験が盛んに行われている．学習モデルの適切なネットワーク構造を調べるために，CNNの畳み込み層数とプーリング層数を変更する実験を行い，正答率を調べた．この実験に付随して，有望と考えられる各ネットワークについて，フィルタサイズや学習率等のハイパーパラメータの適性値も調べた．