Eigenvectors of Fisher Information Matrix for Simple ReLU Networks

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: Eigenvectors of Fisher Information Matrix for Simple ReLU Networks
• 著者・編者: 武石, 啓成; 飯田, 昌澄; 竹内, 純一
• 著者標目: 武石, 啓成 タケイシ, ヨシナリ; https://orcid.org/0000-0002-8727-7445; 飯田, 昌澄 イイダ, マサズミ; 竹内, 純一 タケウチ, ジュンイチ
• 出版事項: 電子情報通信学会
• 出版年月日等: 2021-11
• 出版年（W3CDTF）: 2021-11
• 本文の言語コード: jpn
• 対象利用者: 一般
• イベントの日付、場所: 情報論的学習理論ワークショップ ; 24
• 一般注記: 発表番号：27; 2-1 深層学習理論
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 九州大学 : 九州大学学術情報リポジトリ

• 要約等: In learning neural network parameters, it is important to examine the Fisher information matrix (FIM). We investigate the FIM of a one hidden layer ne...