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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-26 13:35 CycleGANにおける少数データへのデータ拡張適用による学習性能の解析 ○神崎秀平・中野秀洋（東京都市大）  CCS2022-72 |
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| 抄録 | （和） | 機械学習, 深層学習において学習には膨大なデータが必要になる. その膨大な学習データを補う手法に画像生成モデルGANが存在する. さらにデータ数を増やす手法の1つにData Augmentationが存在する. GANにData Augmentationを適用することでGANの性能が向上することが示されている. また, GANを2つ組み合わせたCycleGANにData Augmentationをモデル及び学習データに対して適用した結果, 少ない学習データにおける学習の安定性を示した. 本研究では，CycleGANにおけるデータ拡張手法に基づく学習データセットの追加手法の学習性能の解析を行う. |
| （英） | In machine learning and deep learning, a huge amount of data is required for training. The image generation model GAN exists as a method to supplement the huge amount of training data. Data Augmentation is one of the methods to increase the number of data. It has been shown that the application of Data Augmentation to GANs can improve the performance of GANs. Data Augmentation was applied to CycleGAN, which is a combination of two GANs, for the model and training data, and the results showed the stability of learning with a small number of training data. In this study, we analyze the learning performance of the methods to add for training datasets based on data augmentation methods in CycleGAN. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / GAN / CycleGAN / Data Augmentation / / / / |
| （英） | Deep Learning / GAN / CycleGAN / Data Augmentation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 453, CCS2022-72, pp. 54-58, 2023年3月. | |
| 資料番号 | CCS2022-72 | |
| 発行日 | 2023-03-19 (CCS) | |
| 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 | CCS2022-72 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
| 開催期間 | 2023-03-26 - 2023-03-27 |
| 開催地（和） | 北海道 ルスツリゾートホテル&コンベンション |
| 開催地（英） | RUSUTSU RESORT |
| テーマ（和） | 自然計算，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2023-03-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CycleGANにおける少数データへのデータ拡張適用による学習性能の解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of learning performance in CycleGAN by applying data augmentation to few data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | GAN / GAN |
| キーワード(3)（和/英） | CycleGAN / CycleGAN |
| キーワード(4)（和/英） | Data Augmentation / Data Augmentation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 神崎 秀平 / Syuhei Kanzaki / カンザキ シュウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中野 秀洋 / Hidehiro Nakano / ナカノ ヒデヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-26 13:35:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2022-72 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.453 |
| ページ範囲 | pp.54-58 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-03-19 (CCS) |
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