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アイテム
混合余事象分布に基づく未学習推定畳込みニューラルネット
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230029
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/23002946dd56db-f031-4921-b892-0274aa736443
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-7S-02.pdf (690.4 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 混合余事象分布に基づく未学習推定畳込みニューラルネット | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 横浜国大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 神奈川県立産業技術総合研究所 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 横浜国大 | ||||||||||||
| 著者名 |
三苫, 凌
× 三苫, 凌
× 迎田, 隆幸
× 島, 圭介
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 近年，ニューラルネットの分類結果に対する信頼性が重要視され，学習時に想定しない未知クラスのデータの存在を考慮できるオープンセット認識（OSR）が注目されている．我々の研究グループでは少量のデータでも学習可能なOSR手法を提案したが，画像等の高次元なデータに十分対応できていない．本研究では，提案法に畳込み層を追加することで高次元かつ少量の学習データに対応したOSRの実現を試みた．学習時には畳込み層に対して対照学習を用いることで確率モデルによる特徴空間の解釈を可能にし，更に正則化項を追加することで識別領域の制御を試みた．検証実験ではベンチマークデータの分類を行い，提案法の有効性を確認した． | |||||||||||
| 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85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 469-470, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
