今日、ディープラーニングは、顔認識や音声認識などのバイオメトリクスを含む幅広い問題の標準的なアプローチです。バイオメトリクスの問題では、多くの場合、ディープラーニングモデルを使用して画像から特徴を抽出

arxiv_reader のブックマーク 2021/09/14 11:48

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4708312741969353826/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.05524v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.05524v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2109.05524v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">決定可能性ベースの損失関数</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/metric">metric</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/embedding">embedding</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/biometrics">biometrics</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22loss%20function%22">loss function</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22face%20recognition%22">face recognition</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/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">今日、ディープラーニングは、顔認識や音声認識などのバイオメトリクスを含む幅広い問題の標準的なアプローチです。バイオメトリクスの問題では、多くの場合、ディープラーニングモデルを使用して画像から特徴を抽出</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210914#bookmark-4708312741969353826"><span class="datetime-body">2021/09/14 11:48</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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