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アイテム
画像の周波数成分を考慮したデータ拡張によるCNNの分布外データへの頑健性向上
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220860
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2208609a9d0f06-bb40-44f1-b9e8-3385203393cb
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z84-4Q-05.pdf (384.7 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 | 画像の周波数成分を考慮したデータ拡張によるCNNの分布外データへの頑健性向上 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||
| 著者名 |
向井, 皇喜
× 向井, 皇喜
× 熊野, 創一郎
× 山崎, 俊彦
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による画像分類は高精度であるが、adversarial examplesによって分類を誤る問題や、分布外データに対し確信度が高くなってしまう問題などが指摘されている。このようなCNNと人間との認識の差は、CNNが画像の高周波成分に依存していることが一因とされている。本研究ではCNNの振る舞いを入力画像の周波数の観点から分析し、画像の周波数成分を考慮した新たなデータ拡張の手法を検討した。そしてこのデータ拡張により学習したモデルは、分布外データへの頑健性が上がることを示した。 | |||||||||||
| 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. 225-226, 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 | |||||||||||
