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  1. 研究報告
  2. バイオ情報学(BIO)
  3. 2018
  4. 2018-BIO-54

CapsuleNet を用いた半教師ありクラスタリングによる未知ラベルの検出

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/189700
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/189700
80a37045-97d7-457b-b32a-b359fbeb2b94
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-BIO18054007.pdf IPSJ-BIO18054007.pdf (652.2 kB)
Copyright (c) 2018 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
BIO:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2018-06-06
タイトル
タイトル CapsuleNet を用いた半教師ありクラスタリングによる未知ラベルの検出
タイトル
言語 en
タイトル Semi-supervised Clustering for Detecting Unlabeled Class using CapsuleNet
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 IBISML一般セッション
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
東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻
著者所属
東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻
著者所属(英)
en
the University of Tokyo School of Enginnering Department of Systems Innovation
著者所属(英)
en
the University of Tokyo School of Enginnering Department of Systems Innovation
著者名 福馬, 智生

× 福馬, 智生

福馬, 智生

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鳥海, 不二夫

× 鳥海, 不二夫

鳥海, 不二夫

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著者名(英) Fukuma, Tomoki

× Fukuma, Tomoki

en Fukuma, Tomoki

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Toriumi, Fujio

× Toriumi, Fujio

en Toriumi, Fujio

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 推論を行う際かつて学習の際用意していたラベルセットのどれにも属さないようなラベルのデータが入力された場合,それらを未知と検出できることは大変重要である.本研究ではラベル付きのデータセットとラベルが付与されていないデータセットを同時に学習し,既存のクラスのどれにも属さないような未知ラベルの検出を特徴抽出の過程から End-to-End で行う半教師あり手法を提案する.MNIST データセットを使った精度検証において,全 10 個の学習ラベルのうち 5 個のみを学習に用いて学習を行った際,テストデータについて未知ラベルかどうかの二値分類で約 80%,10 クラスへのクラスタリングで約 82% の精度となり,従来手法よりも遥かに高い精度で未知クラスかどうかの判別と複数個の発見が可能であることが示された.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12055912
書誌情報 研究報告バイオ情報学(BIO)

巻 2018-BIO-54, 号 7, p. 1-6, 発行日 2018-06-06
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8590
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 2025-01-20 01:30:07.551352
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