近日，NEC宣布開發(fā)了更易于提高識別精度的深度學習自動優(yōu)化技術(shù)。

　　以往進行深度學習時,很難基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造(注1)進行調(diào)整,所以無法在整個網(wǎng)絡(luò)進行最優(yōu)化的學習, 因而無法充分發(fā)揮其識別性。此次開發(fā)的技術(shù), 可以基于其結(jié)構(gòu)自動優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習的進度,從而輕松實現(xiàn)比以往更加精準的識別。

　　此技術(shù)的出現(xiàn)，使得應(yīng)用了圖像識別及聲音識別等深度學習技術(shù)的各個領(lǐng)域，均有望實現(xiàn)識別精度的進一步提高。例如，人臉識別和行為分析等視頻監(jiān)控識別精度的提高、基礎(chǔ)設(shè)施等點檢工作效率的提高，實現(xiàn)自動檢測災害、事故和災難等。

　　一、背景

　　近年來，深度學習的研究取得了飛躍性的進展。在圖像識別、聲音識別等廣泛領(lǐng)域內(nèi)得到了應(yīng)用。深度學習使用具備深層構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 學習事先準備好的數(shù)據(jù)來實現(xiàn)高精度化。但是，如果數(shù)據(jù)被過度地學習，則會出現(xiàn)“過學習(注2)”的現(xiàn)象，即只能高精度地識別學習過的數(shù)據(jù)，而未用于學習的數(shù)據(jù)的識別精度則降低。為了避免這種情況的發(fā)生，就需要使用“正則化(注3)”技術(shù)進行調(diào)整。

　　由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習過程因其結(jié)構(gòu)而復雜多變，所以過去只能對整個網(wǎng)絡(luò)使用相同的正則化技術(shù)。結(jié)果出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)各層有的過度學習，有的學習停滯等問題，因而很難充分發(fā)揮原有的識別性能。另外，由于手動調(diào)整各層的學習進度極為困難，所以對于逐層自動調(diào)整學習進度的需求呼聲很高。

　　此次開發(fā)的技術(shù)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，逐層預測學習進度，并自動配置適合各層進展的正則化技術(shù)。通過此技術(shù)，在整個網(wǎng)絡(luò)中學習被優(yōu)化，并且可以將識別錯誤率降低約20%，改善識別精度。

　　【圖】各層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中正則化技術(shù)自動設(shè)置示意圖

　　二、新技術(shù)的優(yōu)點

　　1、根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的自動學習優(yōu)化

　　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，我們預測每層的學習進度，并逐層自動設(shè)置適合于各層進展的正則化。據(jù)此，整個網(wǎng)絡(luò)的學習進度就得到了優(yōu)化，解決了過去各層過度學習和學習停滯的問題。在使用該技術(shù)的手寫數(shù)字數(shù)據(jù)的識別實驗中，識別錯誤率降低了約20%，識別精準度已經(jīng)得到明顯改善。

　　【圖】相對于學習數(shù)據(jù)量的識別錯誤率的變化

　　2、與以往相同的計算量下，輕松實現(xiàn)高精度

　　該技術(shù)僅在學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前實施一次，即可在與以往同等的學習計算量下輕松地實現(xiàn)高精度。

　　NEC集團致力于在全球范圍內(nèi)推進社會解決方案，提供安心、安全、高效、公平的社會價值，將先進的ICT技術(shù)與知識相融合，為實現(xiàn)更加光明、更加豐富多彩的高效社會盡一份力量。

　　(注1) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：由人造神經(jīng)細胞(神經(jīng)元)組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　(注2) 過學習：對給定數(shù)據(jù)過度學習，而對未學習的數(shù)據(jù)的識別精度度下降的現(xiàn)象。

　　(注3) 正則化：通過對模型的復雜性加以約束，來抑制過學習的方法。