講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-11-05 15:10
[ポスター講演]ドメイン敵対的訓練を用いた半教師あり異種転移可能表現学習におけるmixupの効果 ○米川 慧・牛 コウ・黒川茂莉・小林亜令(KDDI総合研究所) IBISML2018-103 |
抄録 |
(和) |
機械学習の事業応用において障壁となる教師データの不足に対処する方法として,既存データや外部データの異質性を克服して取り入れる転移学習がある.転移学習において重要となるドメイン不変な特徴表現すなわち転移可能表現を獲得する方法として,ある事例の特徴表現がどのドメイン由来であるかを識別不能とするドメイン敵対的訓練が知られているが,ドメイン不変性を高めるにはドメイン識別器の精度向上が必要だと考えられる.本論文では,ドメイン敵対的訓練を用いた転移可能表現学習において汎用性の高いデータ強化手法であるmixupを適用するdomain mixupを提案するとともに,ドメイン間で入力が異なる異種転移学習におけるドメイン横断的な汎化性能を評価する. |
(英) |
(Advance abstract in Japanese is available) |
キーワード |
(和) |
転移学習 / 異種転移学習 / ドメイン敵対的訓練 / mixup / データ強化 / / / |
(英) |
Transfer Learning / Heterogeneous Transfer Learning / Domain Adversarial Training / mixup / Data Augmentation / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-103, pp. 435-440, 2018年11月. |
資料番号 |
IBISML2018-103 |
発行日 |
2018-10-29 (IBISML) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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