SPAセキュリティ入門～PHP Conference Japan 2021
2. 徳丸浩の自己紹介 • 経歴 – 1985年 京セラ株式会社入社 – 1995年 京セラコミュニケーションシステム株式会社(KCCS)に出向・転籍 – 2008年 KCCS退職、HASHコンサルティング株式会社(現社名:EGセキュアソリューションズ株式会社)設立 • 経験したこと – 京セラ入社当時はCAD、計算幾何学、数値シミュレーションなどを担当 – その後、企業向けパッケージソフトの企画・開発・事業化を担当 – 1999年から、携帯電話向けインフラ、プラットフォームの企画・開発を担当 Webアプリケーションのセキュリティ問題に直面、研究、社内展開、寄稿などを開始 – 2004年にKCCS社内ベンチャーとしてWebアプリケーションセキュリティ事業を立ち上げ • 現在 – EGセキュアソリューションズ株式会社取締役CTO https://www.eg-secure.co.jp/ –
深層距離学習(Deep Metric Learning)の基礎から紹介 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点
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