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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2020
  4. 2020-CVIM-221

分離定式化に基づく不確かさの推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/204089
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/204089
a7c96261-5b9b-4aeb-829d-d6cfc1aa9745
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM20221022.pdf IPSJ-CVIM20221022.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2020 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2020-03-09
タイトル
タイトル 分離定式化に基づく不確かさの推定
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
東京大学工学部
著者所属
東京大学工学部
著者所属
ワシントン大学コンピュータ科学専攻
著者所属
日本電信電話株式会社
著者所属
東京大学工学部
著者名 川島, 拓海

× 川島, 拓海

川島, 拓海

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郁, 青

× 郁, 青

郁, 青

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浅井, 明里

× 浅井, 明里

浅井, 明里

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伊神, 大貴

× 伊神, 大貴

伊神, 大貴

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相澤, 清晴

× 相澤, 清晴

相澤, 清晴

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 深層学習による回帰のタスクでは,予測値が 1 つの値としてモデルから出力される.しかしその出力結果は必ずしも信頼できるものではなく,この一つの原因はデータに含まれる不確かさによるものである.この不確かさはターゲットの予測と同時にモデルの出力として予測することが可能である.しかし一般にモデルの誤差は訓練データにおいてはテストデータより小さくなってしまうため,既存手法では誤差を小さく推定してしまうといった問題が起こる.本研究ではその問題を解決する新たな手法を提案する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2020-CVIM-221, 号 22, p. 1-2, 発行日 2020-03-09
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
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
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Ver.1 2025-01-19 20:19:51.658391
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