SpikePropネットワークの汎化能力向上に関する一検討汎化能力を低下させる教師入力の検出法

摘要

近年，時系列信号を処理する人工ニューラルネットワークとして，スパイキングニューラルネットワークが注目を集めている．本稿では，その一種であるSpikePropネットワークを取り上げ，その汎化能力が低くなる場合がしばしば生じることに着目し，問題を引き起こす入力を検出する方法について検討した．これまでの研究で，ネットワークを構成する各ユニットの内部電位の変化に着目することで，汎化能力低下の兆候をとらえることができることを示してきた．一つ目の兆候は，内部電位の極大値が発火しきい値に近くなること，もう一つの兆候は，内部電位がしきい値とほぼ同じ値を長時間とることである．本稿では，この手法のパラメータの値と検出性能について検討した．適切に検出法のパラメータを設定することで，85%の入力パターンについて，問題の有無を正しく判定できた．