エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
Domain Adaptation - 東京大学 先端科学技術研究センター 原田・髙畑・長・椋田研究室
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Domain Adaptation - 東京大学 先端科学技術研究センター 原田・髙畑・長・椋田研究室
ドメイン適応(Domain Adaptation)とは 深層ニューラルネットワーク(DNN)の研究が進んだことで,画像... ドメイン適応(Domain Adaptation)とは 深層ニューラルネットワーク(DNN)の研究が進んだことで,画像の識別などのタスクにおいて高い性能が達成されるようになりました.しかし,DNNを用いた識別モデルの学習には,大量の教師ラベル(正解ラベル)付きサンプルが必要になります. 膨大な教師ラベルを集めるためには,相応のコストが掛かってしまいます.そこで,少ないラベルで学習したり,他のデータセットのラベルを流用することで学習を行ったりする方法が模索されてきました. ドメイン適応(Domain Adaptation)は,転移学習(Transfer Learning)と呼ばれる学習手法の一種です.十分な教師ラベルを持つドメイン(Source Domain,ソースドメイン)から得られた知識を,十分な情報がない目標のドメイン(Target Domain, ターゲットドメイン)に適用することで