NEC、ディープラーニングに必要な学習データを半減、中間層で得られる特徴量を意図的に変化 | IT Leaders

IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 市場動向 ＞ NEC、ディープラーニングに必要な学習データを半減、中間層で得られる特徴量を意図的に変化 AI AI記事一覧へ [市場動向] NEC、ディープラーニングに必要な学習データを半減、中間層で得られる特徴量を意図的に変化 2019年8月19日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト NECは2019年8月19日、ディープラーニングに必要な学習データ量を半減させられる技術を開発したと発表した。少ない学習データ量でも識別精度を高められるとしている。ニューラルネットワークの中間層で得られる特徴量を意図的に変化させることで、識別が難しい学習データを集中的に人工生成する仕組み。 NECは今回、ディープラーニングに必要な学習データ量を半分程度に削減できる技術を開発した（図1）。データの種類を問わず、汎用的に適用でき

[yu4u]

中間層に対するAutoAugmentみたいなもんかな？

[eagleyama]

“中間層で得られる特徴量を意図的に変化させる。識別が失敗しやすい「苦手な学習データ」を集中的に人工生成”

[yoshikidz]

“学習データ量が半分でも”学習ソースが半分でもじゃないのか

[benridane111]

内部のパラメータを元にってそれは誰が決めてるんだ、、深層に追いやられたAIエンジニアがそこに。

[moodyzfcd]

プレスリリース https://jpn.nec.com/press/201908/20190819_02.html

[p_tan]

ソースはどこだ…