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1G2-5 属性ごとの観測確率を考慮した転移学習

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05月12日(Mon) 10:20〜12:00 G会場(135人-ひめぎんホール 第6会議室)
1G2 「機械学習の基礎」

演題番号1G2-5
題目属性ごとの観測確率を考慮した転移学習
著者鈴木 雅大(北海道大学 大学院情報科学研究科 複合情報学専攻)
佐藤 晴彦(北海道大学 大学院情報科学研究科 複合情報学専攻)
小山 聡(北海道大学大学院情報科学研究科複合情報学専攻)
栗原 正仁(北海道大学 大学院情報科学研究科 複合情報学専攻)
時間05月12日(Mon) 11:40〜12:00
概要属性ベース転移学習は、各クラスの定義として属性というセマンティックな知識表現を導入し、学習結果を異なるタスクで共有することで転移学習を実現している。しかし既存手法では、各属性が入力からどの程度正しく学習できるか、即ち観測確率を考慮していない。本研究では、既存手法に観測確率を取り入れた式を提案し、動物画像の多クラス分類問題に取り組んだ。その結果、既存手法と比較して正解率が向上することを確認した。
論文PDFファイル