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アイテム
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/204089a7c96261-5b9b-4aeb-829d-d6cfc1aa9745
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
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.
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CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||||
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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
× 郁, 青
× 浅井, 明里
× 伊神, 大貴
× 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 |
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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 |