Character-level Convolutional Neural Networks における Wildcard Training の基礎検討
Abstract
文書を分かち書きせず文字単位で扱う Character-level Convolutional Neural Networks(CLCNN) は，その表現能力ゆえに学習データに対して過学習を引き起こしてしまう． 本研究では，文字画像による Character-level Embeddig を CLCNN で学習させる際に，入力文字表現の一部をランダムにワイルドカードとして入力させる「Wildcard Training」についてより詳細に検討し，過学習を抑制する手法を模索する．
Type
Publication
NLP 若手の会 (YANS) 第 12 回シンポジウム，2017.
北田 俊輔
Research Scientist working on Vision & Language with Deep Learning
My research interests include deep learning-based natural language processing, computer vision, medical image processing, and computational advertising.