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Self-Normalizing Neural Networks

（自己正規化ニューラルネットワーク）

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田中専務

拓海先生、最近部署で「層を深くしたネットワークでうまく学習できない」という話が出まして、何とか説明してくれませんか。部下は論文を見ろと言うのですが、難しくて。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！ 深い層にすると学習が進まない問題は、活性化が暴走したり消えたりして重みが学べなくなることが多いんです。大丈夫、一緒に要点を押さえていけば必ず理解できますよ。

田中専務

なるほど。で、その論文は何を提案しているのですか。現場で使うにあたって、投資対効果が見えれば安心するのですが。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！ 要点は三つだけです。ひとつ、活性化の平均と分散を自動で維持する仕組みを作ったこと。ふたつ、そのための活性化関数に

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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