準同型暗号上のCNNにおける活性化関数の最適化による分類精度向上
Abstract
準同型暗号により,データを暗号化しつつ推論を行う秘匿ニューラルネットワーク技術の開発が進んでいる.秘匿ニューラルネットワークにおいては分類精度が良い,一般的な活性化関数が利用できないことによる,分類精度の低下が問題となっている.そこで本研究では,最適化を用いた事前学習を行うことで,より高い分類精度に貢献する活性化関数を作成する手法について検討する.
準同型暗号により,データを暗号化しつつ推論を行う秘匿ニューラルネットワーク技術の開発が進んでいる.秘匿ニューラルネットワークにおいては分類精度が良い,一般的な活性化関数が利用できないことによる,分類精度の低下が問題となっている.そこで本研究では,最適化を用いた事前学習を行うことで,より高い分類精度に貢献する活性化関数を作成する手法について検討する.