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アイテム
階層的なカテゴリ分類項の追加によるGANの性能向上
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236111
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236111001dc839-43a0-4198-816c-4944895ad0b7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z86-7S-05.pdf (199.4 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 階層的なカテゴリ分類項の追加によるGANの性能向上 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 成蹊大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 成蹊大 | ||||||||||
| 著者名 |
小出, 崇博
× 小出, 崇博
× 松田, 源立
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年、敵対的生成モデルによる画像生成の研究が盛んに行われている。しかし、敵対的生成モデルは損失関数の性質により学習の安定性が低く、最終的な学習に失敗することが多いという弱点がある。本研究では、カテゴリ分類項を識別器に追加することで生成画像の性能向上を目的としたAuxiliary Classifier GANsを参考に、階層的なカテゴリ分類項の追加により学習の安定性を向上させる手法を提案した。Progressive Growing GANに提案手法を組み込んだ結果、従来手法より最終的な学習の失敗率が低くなることを示した。 | |||||||||
| 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86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 549-550, 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 | |||||||||
