2R-08
CNN Max-pooling層の初期化法
○佐藤貴亮（群馬大），廣橋義寛（デンソー），太田直哉，加藤　毅（群馬大）
逆伝搬法による深層学習では，ネットワーク内の重み係数に適切な初期化を施さないと，勾配の消失や爆発が問題になる．全結合層や畳み込み層においては，シグモイド関数，tanh関数，ReLU関数を活性化関数に使った場合の初期化法が確率モデルをベースに導出され，広く使われている．一方，Max-pooling層まで考慮した重み係数の初期化はあまり検討されてこなかった．本研究では，Max-pooling層も考慮した初期化法を開発し，数値実験により初期化の効果を検証した．
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