情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

強化学習により訓練された再帰的ニューラルネットを用いて、画像識別や文書生成などのタスクに特化した深層学習ネットワークのアーキテクチャを探索する試みが近年盛んに研究されている。特に少ないGPUリソースで効率的に探索できる手法がGoogle Brainにより提唱されている。本発表では、上述のアーキテクチャ探索手法をセマンティックセグメンテーションに適用した結果について報告する。