画像センシング技術研究会

「学習データセットの規模の増大に対して汎化性能が飽和しにくい」 —これは深層学習の重要な性質の１つです。ハンドアノテーションを 必要としない機械的真値の利用、といった昨今の学術的トレンドもこ の性質を反映しており、いかにデータセットを拡充するか、いかにそ の規模に見合った学習環境を確保するか、は競争力を左右する重要な 課題と言えます。本チュートリアルでは、大規模データセットの学習 時間の大幅な短縮を可能にする分散学習手法の基礎と動向、ならびに スパコンを使った弊社の実例をご紹介します。

また、本講演の質問ブースでは東工大の野村哲弘氏にもご協力いただき、システム、プラットフォーム、各種分散計算の実装、さらには利用方法から費用まで、TSUBAMEに関する質問にもなんでもお答えします。