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アイテム
農業分野の回帰問題における少数部分ラベルの予測精度向上―リサンプリングを用いた画像データによる深層学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220645
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220645f8b74d64-2c66-4fb0-ac69-9dc1342d7061
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z84-1M-06.pdf (717.0 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||
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| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | 農業分野の回帰問題における少数部分ラベルの予測精度向上―リサンプリングを用いた画像データによる深層学習 | |||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 明大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 埼玉県農業技術研究センター | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 埼玉県農業技術研究センター | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 埼玉県農業技術研究センター | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 明大 | ||||||||||||||||
| 著者名 |
富田, 隼輔
× 富田, 隼輔
× 中畝, 誠
× 山田, 融
× 塚沢, 和憲
× 中村, 和幸
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 本研究は，農業分野での画像を入力とした機械学習収量予測タスクにおいて頻繁に生じる，分布不均衡の問題を扱う．当該タスクでは，目的変数となる収量のデータ分布の裾確率が低くなり，当該領域の予測精度が上がりにくくなるという問題がよく発生する．そこで，分類タスクにおいてデータ不均衡問題がある場合に用いられるリサンプリングと同様のリサンプリングを目的変数の分布に応用し，データ分布を一様分布に近づけるアプローチを導入した．また，本アプローチの有効性について，実際のキュウリの収量予測タスクに適用することで有効性を検討した．全体・少数部分の予測精度を比較した検討の結果，有効性が認められるケースがあった. | |||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||||
| 書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 361-362, 発行日 2022-02-17 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||
