2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

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[4I2-J-2] 機械学習: 対象の不確かさ

2019年6月7日(金) 12:00 〜 13:20 I会場 (306+307 小会議室)

座長:堀田 一弘(名城大学) 評者:木村 昭悟(NTT)

12:20 〜 12:40

[4I2-J-2-02] 擬態によって学習・識別困難な対象のGAINに基づく深層学習

〇友野 海1、延原 肇1、河合 新1 (1. 筑波大学)

キーワード:アノールトカゲ、バイアス

擬態が可能な生物を識別対象とする際には、訓練画像データのバイアスの影響が大きいと考えられる。本研究は、アノールトカゲを識別例としてGuided Attention Inference Networks(GAIN)を適用した場合の有効性を検証することが目的である。また、検証結果から分類精度の向上を確認することができた。