過剰パラメータ化された深層ニューラルネットワークの特徴抽出層と分類層の分離による校正の改善

過剰パラメータ化された深層ニューラルネットワークの特徴抽出層と分類層を分離して訓練することで、モデルの校正を大幅に改善できる。さらに、最後の隠れ層の出力に確率的な事前分布を置き、変分推論を用いて分類層を訓練することで、さらなる校正の改善が可能である。