ディープニューラルネットワーク（DNN）は、学習した表現から力を引き出します。ただし、近年、研究者は、DNNは複雑な抽象化の学習に非常に効果的であると同時に、トレーニングに固有の疑似相関のために、バイ

arxiv_reader のブックマーク 2022/06/10 12:07

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4720791090873408450/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2206.04530v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2206.04530v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2206.04530v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">DORA: ディープ ニューラル ネットワークにおける外れ値表現の調査</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/DNN">DNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/human">human</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/bias">bias</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープニューラルネットワーク（DNN）は、学習した表現から力を引き出します。ただし、近年、研究者は、DNNは複雑な抽象化の学習に非常に効果的であると同時に、トレーニングに固有の疑似相関のために、バイ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220610#bookmark-4720791090873408450"><span class="datetime-body">2022/06/10 12:07</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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