論文

• Hiroki Naganuma, Kartik Ahuja, Shiro Takagi, Tetsuya Motokawa, Rio Yokota, Kohta Ishikawa, Ikuro Sato, Ioannis Mitliagkas. Empirical Study on Optimizer Selectionfor Out-of-Distribution GeneralizationAbstract, Transactions on Machine Learning Research, June 2023.

国際会議発表 (査読有り)

• Hiroki Naganuma, Kartik Ahuja, Ioannis Mitliagkas, Shiro Takagi, Tetsuya Motokawa, Rio Yokota, Kohta Ishikawa, Ikuro Sato. Empirical Study on Optimizer Selection for Out-of-Distribution Generalization, NeurIPS 2022 Workshop on Distribution Shift, Proc. NeurIPS 2022, Nov. 2022.  公式リンク  
  
• Hiroki Naganuma, Rio Yokota. On Empirical Analysis of Layer-wised Learning Rate Schedule, ACML 2019 Workshop on Statistics & Machine Learning Researchers, Nov. 2019.
• Hiroki Naganuma, Rio Yokota. A Performance Improvement Approach for Second-Order Optimization in Large Mini-batch Training, 2nd High Performance Machine Learning Workshop CCGrid2019 (HPML2019), May 2019.
• Hiroki Naganuma, Rio Yokota. Accelerating Convolutional Neural Networks Using Low Precision Arithmetic, HPC Asia, Jan. 2018.
• Kazuki Oosawa, Akira Sekiya, Hiroki Naganuma, Rio Yokota. Accelerating Matrix Multiplication in Deep Learning by Using Low-Rank Approximation, The 2017 International Conference on High Performance Computing & Simulation, July 2017.

国内会議発表 (査読有り)

• 長沼 大樹, 横田 理央. ラージバッチ学習のための自然勾配学習法におけるSmoothingの有効性, The 3rd Cross-disciplinary Workshop on Computing Systems, Infrastructures, and Programming (xSIG), May 2019.
• 長沼大樹, 岩瀬 駿, 郭 林昇, 中田 光, 横田 理央. 自然勾配近似法を用いた大規模並列深層学習におけるハイパーパラメータ最適化, 第17回情報科学技術フォーラム 2018, Sept. 2018.
• 長沼大樹, 横田理央. 畳み込みニューラル ネットワークにおける低精度演算を用いた高速化の検証, GTC Japan, Dec. 2017.
• 大沢和樹, 関谷翠, 長沼大樹, 横田理央. 低ランクテンソル分解を用いた畳み込みニューラルネットワークの高速化, パターン認識・メディア理解研究会, Oct. 2017.
• 長沼大樹, 関谷翠, 大沢和樹, 大友広幸, 桑村裕二, 横田理央. 深層学習における低精度演算を用いた高速化及びアクセラレーターの性能評価, パターン認識・メディア理解研究会, Oct. 2017.
• 長沼大樹, 大沢和樹, 関谷翠, 横田理央. 深層学習における半精度演算を用いた圧縮モデルの高速化, 日本応用数理学会年会, Sept. 2017.
• 大沢和樹, 関谷翠, 長沼大樹, 横田理央. 畳み込みニューラルネットワークの低ランク近似を用いた高速化, 第22回計算工学講演会, 計算工学講演会論文集 Vol.22, May 2017.

国内会議発表 (査読なし・不明)

• 所畑貴大, 長沼大樹, 横田理央. 確率的重み付け平均法のラージバッチ学習における有用性の検証, 第８２回情報処理学会全国大会, Mar. 2020.
• 長沼 大樹, 横田 理央. ノイズ注入による平均化を用いたラージバッチ学習の汎化性能改善手法の検討, 電子情報通信学会総合大会, Mar. 2019.
• 長沼大樹, 横田理央. 大規模並列深層学習のための目的関数の平滑化, 第81回情報処理学会全国大会, Mar. 2019.
• 関谷翠, 大沢和樹, 長沼大樹, 横田理央. 低ランク近似を用いた深層学習の行列積の高速化, 第158回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会, Mar. 2017.

[ BibTeX 形式で保存 ]    [ 論文・著書をCSV形式で保存 ]    [ 特許をCSV形式で保存 ]