回転に対してロバストになるように畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をトレーニングすることは、ほとんどの場合、データ拡張を使用して行われました。この論文では、ネットワークの構造的な回転不変性を実現

arxiv_reader のブックマーク 2021/06/21 11:35

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4704369552034654018/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.09996v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.09996v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2106.09996v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">同変ブリッジSO（2）-グラフ畳み込みネットワークを使用した不変表現学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GCN">GCN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22representation%20learning%22">representation learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pooling">pooling</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">回転に対してロバストになるように畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をトレーニングすることは、ほとんどの場合、データ拡張を使用して行われました。この論文では、ネットワークの構造的な回転不変性を実現</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210621#bookmark-4704369552034654018"><span class="datetime-body">2021/06/21 11:35</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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