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対照学習を導入したNoisy Studentに基づく画像分類
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235747
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235747790fb16b-ef12-476a-8743-a57065ae7f77
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z86-4L-01.pdf (437.2 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 対照学習を導入したNoisy Studentに基づく画像分類 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 広島市大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 広島市大 | ||||||||||
| 著者名 |
久留米, 慶士
× 久留米, 慶士
× 田村, 慶一
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本研究では、Noisy Studentに基づいたラベル付きデータが少ないデータセットでの画像分類手法を提案する。Noisy Studentは生徒モデルの学習に対してノイズを与える半教師あり学習であり、ラベル付きデータが少ないデータセットでの精度向上が報告されている。提案手法として、少ないラベル付きデータで精度が得られる対照学習Barlow Twinsを教師モデルの学習で用いるNoisy Studentを挙げ、ラベル付きデータが少ないデータセットでの更なる精度向上を図る。結果として、ラベル量を少なくしたcifar10において提案手法はNoisy Studentよりも高い精度を得ることができた。 | |||||||||
| 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86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 279-280, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
