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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2024
  4. 2024-CVIM-236

自己教師あり学習による事前学習

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/231958
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/231958
1f99edd8-7016-4263-bc92-a4349b504e55
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM24236036.pdf IPSJ-CVIM24236036.pdf (771.6 kB)
 2026年1月18日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥0, IPSJ:学会員:¥0, CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-01-18
タイトル
タイトル 自己教師あり学習による事前学習
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 チュートリアル講演
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
中部大学
著者所属
東北大学大学院情報科学研究科
著者所属
中部大学
著者所属
中部大学
著者所属
中部大学
著者名 岡本, 直樹

× 岡本, 直樹

岡本, 直樹

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菅沼, 雅徳

× 菅沼, 雅徳

菅沼, 雅徳

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平川, 翼

× 平川, 翼

平川, 翼

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山下, 隆義

× 山下, 隆義

山下, 隆義

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藤吉, 弘亘

× 藤吉, 弘亘

藤吉, 弘亘

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 自己教師あり学習は,ラベルなしデータを用いた事前学習法である.自己教師あり学習では,データから正解ラベルを自動で作成できるプレテキストタスクにより事前学習を行い,様々な下流タスクに効果的な特徴量の抽出を目指す.これまでに様々な方法が提案されてきたが,対照学習に基づく方法が教師あり事前学習法と同程度以上の学習効果が示されて以降,対照学習の派生手法が数多く提案された.また,Vision Transformer (ViT) の台頭以降は,ViT の構造に合わせた方法として Masked Image Modeling が提案され,現在に至るまで盛んに研究が行われている.そこで,本チュートリアルではまず自己教師あり学習の概要と代表的な評価方法について紹介し,その後に対照学習と Masked Image Modeling 以降の手法に焦点を当てた解説を行う.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2024-CVIM-236, 号 36, p. 1-1, 発行日 2024-01-18
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 10:35:18.693152
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