少ない学習データでも高精度で文字認識 富士通が開発、ディープラーニングを効率化

中国の富士通研究開発中心（FRDC）は2月21日、古文書文字を画像認識するディープラーニングに改良を加え、少ない数の学習データでも高精度で認識できる仕組みを開発したと発表した。従来技術と比べると、1文字当たり約70％少ないデータ数で同じ精度を実現でき、古文書文字を電子化する作業の効率化につながるという。 ディープラーニングを用いた従来の文字認識では、あらかじめ文字画像と正解の文字を正しくひも付けたデータを認識エンジンに学習させる。学習するデータが多いほど認識精度は高くなるが、中国の古文書文字だとさまざまな書体がある上に、同じ文字でも字形が異なる場合もあり、十分な量の学習データを用意することが難しかった。 新技術では、これまでは正解の文字とひも付かずに学習データに使われていなかった文字画像データも学習に活用。（1）認識エンジンが文字画像に、正解と考えられる「仮の文字ラベル」を与える、（2）そ

[deep_one]

「自由長の自然文の認識機構」についての絶望的に意味の分からない解説を見たあとではとても単純な機構に見える！

[abe_hn]

違いを学習する

[Xray]

文献の数が限られている場合有利なのかな

[kurojonz]

少ない学習データでも高精度で文字認識　富士通が開発、ディープラーニングを効率化 - ITmedia NEWS 富士通が、中国の古文書文字を画像認識するディープラーニング技術を改良。従来よりも少ない数の学習データでも高精度