@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00199934,
 author = {森, 郁海 and 伊藤, 岳広 and 中村, 嘉隆 and 稲村, 浩},
 book = {第27回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集},
 month = {Nov},
 note = {本稿は，IoT機器上でAIを利用するソリューションにおいて，転移学習を成功させるために，入出力データ分布の類似性に着目して転移候補となる学習モデルを検索するシステムを提案し，評価したものである．入出力データ分布の類似性の評価手法を4つ提案し，転移先/元の差異を吸収するための入出力の変換精度と，転移のための所要時間を評価した．評価の結果，転移元候補の検索空間が大きく，探索に即時性が必要なユースケースには，探索時間が転移先/元データ数に対し変動しにくい，確率密度推定を用いる2つの方式が適しているとの結論を得た．},
 pages = {141--148},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {AI/IoTソリューションへの転移学習適用における学習モデル検索システムの提案と評価},
 year = {2019}
}