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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Network with Sub-networks: Layer-wise Detachable Neural Network

http://hdl.handle.net/10228/0002001297
http://hdl.handle.net/10228/0002001297
3ee1675f-dcf3-43dc-b49d-10470b05a0a4
名前 / ファイル ライセンス アクション
10444447.pdf 10444447.pdf (687 KB)
Item type 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-02-13
タイトル
タイトル Network with Sub-networks: Layer-wise Detachable Neural Network
言語 en
その他のタイトル
その他のタイトル Network with sub-networks: Layer-wise detachable neural network
言語 en
著者 Fuengfusin, Ninnart

× Fuengfusin, Ninnart

en Fuengfusin, Ninnart
Fuengfusin, N.

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田向, 権

× 田向, 権

WEKO 6059
e-Rad_Researcher 90432955
Scopus著者ID 7801453348
ORCiD 0000-0002-3669-1371
九工大研究者情報 100000641

en Tamukoh, Hakaru

ja 田向, 権

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著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2020 The Authors. Published by Atlantis Press B.V.
著作権関連情報
権利情報Resource http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
権利情報 This is an open access article distributed under the CC BY-NC 4.0 license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this paper, we introduce a network with sub-networks: a neural network whose layers can be detached into sub-neural networks during the inference phase. To develop trainable parameters that can be inserted into both base-model and sub-models, first, the parameters of sub-models are duplicated in the base-model. Each model is separately forward-propagated, and all models are grouped into pairs. Gradients from selected pairs of networks are averaged and used to update both networks. With the Modified National Institute of Standards and Technology (MNIST) and Fashion-MNIST datasets, our base-model achieves identical test-accuracy to that of regularly trained models. However, the sub-models result in lower test-accuracy. Nevertheless, the sub-models serve as alternative approaches with fewer parameters than those of regular models.
言語 en
書誌情報 en : Journal of Robotics, Networking and Artificial Life

巻 7, 号 4, p. 240-244, 発行日 2020-12-21
出版社
出版者 ALife Robotics
言語 en
キーワード
主題Scheme Other
主題 Model compression
キーワード
主題Scheme Other
主題 neural networks
キーワード
主題Scheme Other
主題 multilayer perceptron
キーワード
主題Scheme Other
主題 supervised learning
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.2991/jrnal.k.201215.006
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 2405-9021
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2352-6386
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100000641_ja.html
論文ID(連携)
値 10444447
連携ID
値 12823
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Ver.1 2025-02-13 02:23:24.969810
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