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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. ネットワーク

メタ学習を用いた行動認識モデルの個人適応

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215263
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215263
6b1ce78e-4d73-4292-90e7-25cfd9150f9b
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-2W-07.pdf IPSJ-Z83-2W-07.pdf (426.8 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル メタ学習を用いた行動認識モデルの個人適応
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ネットワーク
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
福井大
著者所属
福井大
著者所属
福井大
著者名 濵﨑, 大輔

× 濵﨑, 大輔

濵﨑, 大輔

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長谷川, 達人

× 長谷川, 達人

長谷川, 達人

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近藤, 和真

× 近藤, 和真

近藤, 和真

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 センサデータを用いた行動認識では深層学習が良く用いられている.不特定多数のセンサデータの学習により行動認識モデルの構築は可能だが,学習に含まれていない個人の推定精度の低下が報告されており,汎用モデルを構築するうえで個人差は大きな問題である.そこで本研究では,汎用モデルを個人に特化させる適応手法により,この問題を解決する.個人適応モデルの構築には,少数データでの学習が可能なメタ学習の手法を用いることとした.特に本稿では,メタ学習とその他の適応手法の比較,Dropoutを含むモデルに関するメタ学習の影響について考察を行った結果を報告する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 331-332, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:14:37.349903
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