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本研究では、少数の教師付学習サンプルから高速かつ安定な学習を可能とする新しい深層学習の枠組を提案した。まず、フィッシャー重みマップ法による識別的な解析解により畳み込み層を算出し、これを順次積み上げることで多層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をボトムアップに構築する。さらに、これを初期状態として誤差逆伝播法による学習を進めることで、より優れた局所解に高速に到達させることを狙う。提案手法は、MNIST・STL-10などの本分野におけるいくつかの代表的なベンチマークにおいてstate-of-the-artの識別精度を達成した。
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