相澤・山崎研究室
認識技術 現在の深層学習は，正確にラベル付けされた大規模なデータセットに対して精度良く動く．しかしながら，現実には，大量のデータに対して正確なラベル付けを行うには多くの時間とコストが掛かり，誤りが含まれることが多い．そのような状況に対処するための新しい認識技術として，ラベルと認識器の同時最適化を用いた誤ラベルの自動修正について研究している．また，認識器の更なる性能向上のために，CNNに対する新たな正則化技術について研究している．提案したParallel Grid Pooling（PGP）では，従来のCNNの学習において見落とされていた情報を利用することができ，ネットワークモデルの構造を変化させることなく高い認識精度を達成できる． ラベルと認識器の同時最適化 Parallel Grid Pooling 最適化 コンピュータビジョンや機械学習の問題の多くは局所解が複数存在する非凸最適化問題であ
富士通、少数データで効率よく学習できる深層学習技術--中国古文書文字で成果
富士通研究開発中心（FRDC）は2月21日、中国古文書文字の文字認識において、少数の学習データでも高精度な文字認識を実現する深層学習技術を開発したと発表した。 同技術は、古文書の文字画像と文字を紐づけたデータ（教師データ）で学習させる深層学習の認識エンジンと、文字とは紐づけられていない2つの文字画像が、同じ文字かどうか特徴を学習する深層学習エンジンを組み合わせたもの。一文字当たり約70％少ない教師データ数で、従来技術と同じ精度の認識率を達成したという。 深層学習技術による文字認識では、あらかじめ文字画像と正解の文字を紐づけた教師データを用いて認識エンジンに学習させる。この時、教師データの数が多いほど認識精度が高くなるが、多様な書体があり同じ文字でも異なる字形が多数存在する中国古文書では、十分な数の教師データを用意することに課題があった。 今回の技術では、学習データを増やすため、正解の文字と
Cosine Normalization: Using Cosine Similarity Instead of Dot Product in Neural Networks
Traditionally, multi-layer neural networks use dot product between the output vector of previous layer and the incoming weight vector as the input to activation function. The result of dot product is unbounded, thus increases the risk of large variance. Large variance of neuron makes the model sensitive to the change of input distribution, thus results in poor generalization, and aggravates the in
[社内新人向け]Gitで使ってほしくないコマンド - Qiita
社内に新人が増えてきたので、弊社のWeb開発でのGitのゆるーい利用方針をまとめます。 本当はネガティブなことばかり書かずに、「覚えて欲しいコマンド、使ってほしくないコマンド」というタイトルにしたかったのですが、予想以上に長くなりそうなので分けます。 (追記：第二弾できました) → [社内新人向け]Gitで絶対にオススメなプラグインや設定3つ 社内環境 Web系開発がほぼ100％ ブランチワークはGitflowをベースにしたプルリク駆動開発 少人数チームなので、エンジニアは全員LinuxのCUI操作をできて欲しい（vagrantや開発サーバ上の操作など） GitのGUIクライアントは、SourceTreeとGithub公式を試しましたが、初学者が使うと却って危ない挙動をしてしまうケースがあったので、全員CUI操作をしてもらうことにしました CIツールはまだ導入できず。各サーバーへのデプロイ
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受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck
2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
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Google：マネージャはやはり重要な存在である