情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

近年，機械学習の手法としてDeep Neural Network(DNN)が画像処理や自然言語処理など，様々な分野で成果をあげている．一方，DNNは大量の重みを調整する必要があるが，DNNの初期重みはランダムに与えるしかなく，学習に膨大な時間がかかってしまうという課題がある．そこで本研究では学習対象の概念を先に学習させておき，学習時間の短縮方法の提案を行う．つまり， “数字”や“人の顔”といった特定の概念を先に学習させて，その後で個別の学習を行うことで学習時間の短縮を試みる．本研究では，これを概念学習と呼び，DNNの学習速度の高速化と識別精度の向上を試みる．