Convolutional LSTM を用いた省メモリMagic Word 検出

摘要

本研究では, CLSTM を用いて省メモリMagicWord 検出手法を提案した. LSTM のみを用いたモデルと比較して, 特にCLSTM にLSTM, もしくはNIN を組み合わせた構造が高い性能を達成した. 特にclstm_lstm_nin_2 は, ベースラインの性能を76.4%改善した. またデータ拡張前と拡張後の比較を行う事で, 一部のCLSTM 構造が少データで高い性能が得られる事が分かった. 今後は, CLSTM の実装改善, 及びclstm lstm の構造改善に加え, 自由にMagicWord を設定できるモデルを検討していく.