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  1. 全国大会
  2. 84回
  3. 人工知能と認知科学

自己教師あり学習のための適応的正負例データ拡張

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220840
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220840
824aa30c-98fb-4720-a0b9-4fa969fe223a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z84-1Q-02.pdf IPSJ-Z84-1Q-02.pdf (2.2 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2022-02-17
タイトル
タイトル 自己教師あり学習のための適応的正負例データ拡張
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
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
東大
著者所属
東大
著者所属
NTT
著者所属
NTT
著者所属
東大
著者名 宮井, 淳行

× 宮井, 淳行

宮井, 淳行

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郁, 青

× 郁, 青

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伊神, 大貴

× 伊神, 大貴

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入江, 豪

× 入江, 豪

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相澤, 清晴

× 相澤, 清晴

相澤, 清晴

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年、自己教師あり学習が発展を遂げている要因として, データ拡張技術が挙げられる。データ拡張技術には正例データ拡張と負例データ拡張の2種類の戦略がある。しかし、回転などの変形は正例と負例のどちらの拡張として用いるべきかは明確ではない。本論文では、適応的正負例データ拡張と呼ばれる自己教師あり学習のための新たな拡張戦略を提案する。提案した拡張戦略では、各画像の特性に適応し、回転によって意味情報が壊れる画像に対しては、回転を負例データ拡張とし、意味情報が残される画像に対しては、回転を正例データ拡張として用いる。提案した拡張戦略を自己教師あり学習に適用することで、下流タスクにおいて有効性を示すことに成功した。
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. 185-186, 発行日 2022-02-17
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 14:24:30.366369
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