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アイテム
ダミーデータを用いた低次元特徴量空間のFew-shot学習性能の改善
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236257
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236257092fe0c4-c226-48a0-b45a-eef12b219207
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z86-7V-05.pdf (402.3 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 | ダミーデータを用いた低次元特徴量空間のFew-shot学習性能の改善 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 法大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 法大 | ||||||||||
| 著者名 |
坂, 侑拓
× 坂, 侑拓
× 藤田, 悟
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | メタ学習の一部であるFew-shot学習では、学習時に存在しないクラスについて、少ないデータが与えられるため、テストクラスの予測が困難となる課題が存在する。本研究では、データを数値に写像する特徴空間の最適化を目指し、学習クラスに存在しないダミーデータの生成と活用法を提案する。具体的には、学習クラスの一部を取り出し、特徴空間上での各クラスの特徴を持つようなダミーデータを生成し、学習クラスとダミークラスが離れるように学習する。先行研究であるPrototypical Networksに倣い、提案されている損失関数にダミーデータとの距離を追加したモデルを作成した。一部のデータセットで、低次元の特徴空間という条件の下、先行研究の精度を上回る結果を得た。 | |||||||||
| 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. 849-850, 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 | |||||||||
