　ディープラーニングでは、データをニューラルネットワークに学習させることで高精度化を実現するが、データを過度に学習すると、学習したデータしか高精度に認識できず、学習していないデータの認識精度が低下する「過学習」と呼ばれる現象が発生するため、学習が過度に進まないように学習の進行を調整する「正則化」と呼ばれる技術が使われている。

ニュースリリースより

　学習の進み具合はニューラルネットワークの構造によって複雑に変化するが、従来はネットワーク全体に対して同じ正則化を用いるしかなく、ネットワークの各層によって過度に学習したり、学習が進まなかったりする問題が生じていた。また、各層の学習の進み具合を手動で調整することは難しかった。

　新開発した技術は、ニューラルネットワークの構造を基に学習の進み具合を層ごとに予測し、適した正則化を層ごとに自動設定できる。このため、ネットワーク全体で学習が最適化され、認識エラーを従来の2割程度削減するなど、認識精度が改善できたという。

　同技術は、ニューラルネットの学習を行う前に一度だけ適用すればよく、学習に関わる計算量は従来と同等を保ちながら、高精度化を実現したとしている。

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