記事"ディープニューラルネットワーク(その4)ニューラルネットワーク分類器のアンサンブル: バギング"についてのディスカッション

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本稿では、バギング構造を持つニューラルネットワークのアンサンブルを構築および訓練する方法について説明します。また、アンサンブルを構成する個々のニューラルネットワーク分類器の超パラメータ最適化の特性も特定されます。このシリーズの前の記事で得られた最適化ニューラルネットワークの品質は、作成されたニューラルネットワークのアンサンブルの品質と比較されます。アンサンブルの分類の質をさらに向上させる可能性が考慮されます。

アンサンブル内の個々の分類器の超パラメータが直感的に選択され、明らかに最適ではないという事実にもかかわらず、平均化と単純多数決を使用することにより、質の高く安定した分類が得られました。

上記をすべて要約してみます。図式的に示すと、ニューラルネットワークのアンサンブルを作成してテストするプロセス全体は4段階に分けることができます。

図3　平均化/投票結合器によるニューラルネットワークのアンサンブルの訓練およびテストの構造

作者: Vladimir Perervenko

[Vladimir Perervenko]

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