[17p-K505-1~13] 23.1 Joint Session N "Informatics"

2:30 PM - 2:45 PM JST(5:30 AM - 5:45 AM UTC)

[17p-K505-7] Toward improving the generalization performance of space group classification from XRD patterns using deep learning

〇Hiroyuki Ozaki¹, Naoya Ishida¹, Tetsu Kiyobayashi¹ (1.AIST)

Keywords:

Convolutional Neural Network,Ensemble Averaging,Mult-Task Learning

新物質開発において、空間群の決定は結晶構造解析の最初の一歩である。我々は、XRDパターンから空間群を予測する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に取り組んでいる。本研究では、アンサンブル平均化とマルチタスク学習を用いてCNNを改良し、汎化性能の向上に成功した。計算機実験を通じて、この2つの手法それぞれが汎化性能を向上させ、組み合わせによって効果が足し合わさることを示す。