2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[2A4-GS-2] 機械学習:データ活用

2023年6月7日(水) 13:30 〜 15:10 A会場 (メインホール)

座長:高橋 大志(NTT) [現地]

14:10 〜 14:30

[2A4-GS-2-03] 正例とラベル無しデータによる異種ドメイン適応

〇森 隼基1、古川 諒1、寺西 勇1、佐久間 淳2,3 (1. NEC、2. 筑波大学、3. 理化学研究所 革新知能統合研究センター)

キーワード:機械学習、ドメイン適応、PU learning

ドメイン適応は、異なるドメインのラベル付きソースデータとラベルなしターゲットデータが与えられたとき、両者でドメイン不変の特徴量空間を学習することで、ターゲットについて優れた性能を持つモデルを学習する手法である。中でも、ソースデータとターゲットデータで特徴量空間が異なる場合に適応可能なドメイン適応は、異種ドメイン適応と呼ばれている。従来の異種ドメイン適応は、ソースデータに全ラベルが存在することを仮定しているが、実際には正例のデータしか存在しない場合がある。本研究では、このような設定、すなわち、正例のみのソースデータとラベル無しターゲットデータからなるPU lerning設定における異種ドメイン適応手法を提案する。本提案手法は、敵対的学習を利用することで、ターゲットデータにおける正例負例の二値分類と、ドメイン不変な特徴量空間の学習を同時に実現する。実験により、本提案手法が複数の比較手法の精度を上回ることを明らかにした。

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