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5分で分かる!? 有名論文ナナメ読み：Yaroslav Ganin and Victor Lempitsky : Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation
https://doi.org/10.20729/00241946
https://doi.org/10.20729/002419460fce1277-db3b-4e13-a7cf-2b825f693e54
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MGN660210.pdf (905.3 kB)
2027年1月15日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Magazine_02(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2025-01-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 5分で分かる!? 有名論文ナナメ読み：Yaroslav Ganin and Victor Lempitsky : Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 連載 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | article | |||||||
| ID登録 | ||||||||
| ID登録 | 10.20729/00241946 | |||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 広島大学 | ||||||||
| 著者名 |
古居, 彬
× 古居, 彬
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 機械学習モデルを実環境で運用する際，学習時と運用時でデータの性質が異なる「ドメインシフト」が問題となる．本稿では，この問題に対処するDomain Adversarial Neural Network （DANN） を紹介する．DANNは，特徴抽出器，ラベル予測器，ドメイン分類器から構成され，Gradient Reversal Layerを用いた敵対的学習により，ドメインに依存しない特徴表現の獲得を実現する．これにより，ソースドメインでの高い性能を維持しながら，ドメイン間の分布の差異を低減することが可能となる．DANNは既存の深層学習アーキテクチャに容易に組み込める利点を持ち，画像分類や感情分析など幅広い分野で応用されている． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00116625 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理 巻 66, 号 2, p. 78-79, 発行日 2025-01-15 |
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| 公開者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
