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Twitterで振り返る2019年のDeep Learning論文(後編) - Qiita
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Twitterで振り返る2019年のDeep Learning論文(後編) - Qiita
はじめに 本記事では私が2019年にツイートしたDeep Learning関連の論文紹介の中から、インプレッション... はじめに 本記事では私が2019年にツイートしたDeep Learning関連の論文紹介の中から、インプレッションが高かったものを月ごとに取り上げて振り返っていきます。本記事は後編(7月〜12月)になります。前編はこちらをご覧ください。 7月 BiGANとBigGANの組み合わせによる表現学習手法。BiGANにおけるdiscriminatorでは潜在変数と画像の組が入力となるが、提案手法では潜在変数あるいは画像のみを受け取るdiscriminatorを追加することで性能を向上。SOTAの一つである画像の回転量予測による表現学習と比べImageNetの識別性能を5%以上改善 https://t.co/Yc5oPRirRa — Kazuyuki Miyazawa (@kzykmyzw) July 8, 2019 タイトル Jeff Donahue and Karen Simonyan (Dee