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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)
PDFダウンロード IBISML2018-103

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2018-11-05 - 2018-11-07 
開催地(和) 北海道民活動センター(かでる2.7) 
開催地(英) Hokkaido Citizens Activites Center (Kaderu 2.7) 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018) 
テーマ(英) Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2018) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2018-11-IBISML 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 転移学習 / Transfer Learning  
キーワード(2)(和/英) 異種転移学習 / Heterogeneous Transfer Learning  
キーワード(3)(和/英) ドメイン敵対的訓練 / Domain Adversarial Training  
キーワード(4)(和/英) mixup / mixup  
キーワード(5)(和/英) データ強化 / Data Augmentation  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 米川 慧 / Kei Yonekawa / ヨネカワ ケイ
第1著者 所属(和/英) 株式会社KDDI総合研究所 (略称: KDDI総合研究所)
KDDI Research, Inc. (略称: KDDI Research)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 牛 コウ / Hao Niu / ギュウ コウ
第2著者 所属(和/英) 株式会社KDDI総合研究所 (略称: KDDI総合研究所)
KDDI Research, Inc. (略称: KDDI Research)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 黒川 茂莉 / Mori Kurokawa / クロカワ モリ
第3著者 所属(和/英) 株式会社KDDI総合研究所 (略称: KDDI総合研究所)
KDDI Research, Inc. (略称: KDDI Research)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 小林 亜令 / Arei Kobayashi / コバヤシ アレイ
第4著者 所属(和/英) 株式会社KDDI総合研究所 (略称: KDDI総合研究所)
KDDI Research, Inc. (略称: KDDI Research)
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講演者 第1著者 
発表日時 2018-11-05 15:10:00 
発表時間 180分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2018-103 
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.284 
ページ範囲 pp.435-440 
ページ数
発行日 2018-10-29 (IBISML) 


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