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大規模疎モデルの高速学習に関する実証的研究 — Empirical study of PROXTONE and PROXTONE+ for Fast Learning of Large Scale Sparse Models

田中専務

拓海先生、最近部下が「PROXTONEってすごいらしい」と言ってきて、何をどう評価すればいいか分かりません。要点を教えてくださいませんか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！PROXTONEは、学習を早く進める「优化（optimization）」系の手法で、特に“疎（スパース）”なモデルを小さく、早く学習したい場面で力を発揮するんですよ。大丈夫、一緒に見ていけるんです。

田中専務

うちの現場では組み込み機器に入れる小さいニューラルネットが必要です。PROXTONEはそれと何の関係があるのですか。

AIメンター拓海

いい質問です。要点を三つに整理します。第一に、PROXTONEは学習の収束を速める手法であること。第二に、

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微細類別画像検索のための選択的畳み込み記述子集約（Selective Convolutional Descriptor Aggregation for Fine-Grained Image Retrieval） 前の記事 RGB-DシーンラベリングのためのLSTMsによる文脈モデリングと融合の統一（LSTM-CF: Unifying Context Modeling and Fusion with LSTMs for RGB-D Scene Labeli... 次の記事

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