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アイテム
Random Erasingを用いた半教師あり学習の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/185275
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1852753817f4d7-f6aa-49aa-8ed3-cecea3fe9eb9
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DPS18173005.pdf (2.0 MB)
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Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2018-01-11 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Random Erasingを用いた半教師あり学習の提案 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 岡山大学大学院自然科学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 岡山大学大学院自然科学研究科 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University | ||||||||||
| 著者名 |
岡鼻, 雄飛
× 岡鼻, 雄飛
× 後藤, 佑介
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，多種多様な大規模データを計算機で分類するため，機械学習に対する注目が高まっている．一般的な機械学習の方法として，多数のクラスラベル付き訓練事例 （以下，ラベルデータ） を用いてデータを分類する教師あり学習があり，教師あり学習の処理性能を向上させるため，Random Erasing と呼ばれる手法を用いることが有効である．しかし，教師あり学習では多数のラベルデータが必要であり，人力でクラスラベル無し訓練事例 （以下，未ラベルデータ） にラベル情報を追加するコストは非常に大きい．本研究では，少数のラベルデータと未ラベルデータを併用した半教師あり学習に Random Erasing を用いて高い分類精度を実現する手法を提案し，既存手法と比較評価する． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10116224 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告マルチメディア通信と分散処理（DPS） 巻 2018-DPS-173, 号 5, p. 1-6, 発行日 2018-01-11 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8906 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
