| OS4-6 深層学習を用いた歩行状態推定における活性化関数の検討 |
| ◎小野美沙，吉岡理文，柳本豪一，井上勝文（大阪府立大学） |
| 近年,スマートフォンやタブレット端末の普及に伴って,様々な機能が発展している. そのひとつとして,タブレット端末に搭載されている様々なセンサがある. 本研究では,このようなセンサのうち,加速度センサから得られる情報を用いて,歩行状態を識別することで,所有者のライフログの収集,および所有者の生活習慣の改善に寄与する様な情報の抽出を目指す.これを実現させるために,歩行状態を正確に識別する必要がある. そこで,本研究では,近年注目されている深層学習を用いて,歩行状態の識別を行った. 深層学習では,特徴そのものの学習を可能にし,生の入力データから特徴抽出,識別までを自動的に行ってくれる.深層学習においてどのような活性化関数を用いるかは,識別精度にとって重要な問題となる. 本研究では,ReLU(Rectified Linear Unit)とmaxout関数と呼ばれる活性化関数を用いて実験を行い,その識別結果からそれぞれの関数の比較,検討を行う. |