精度低下した深層学習モデルを正解データなしで修復する研究成果をIEEE ICIP2022で発表しました - fltech - 富士通研究所の技術ブログ

こんにちは、人工知能研究所AI品質プロジェクトの金月です。富士通研究所では、AIの品質向上に向けた研究を行っています。深層学習モデルの精度低下を正解データなしで修復する研究成果が、IEEE ICIP2022にて採択されたのでその概要をご紹介します。 IEEE International Conference on Image Processing 2022 (ICIP2022) Multi-Step Test-Time Adaptation with Entropy Minimization and Pseudo-Labeling Hiroaki Kingetsu; Kenichi Kobayashi; Yoshihiro Okawa; Yasuto Yokota; Katsuhito Nakazawa モデル修復技術 High Durability Learningについて 富士通研究所