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
![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](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a6078c582555a6e0399c620c41b4da66ae170b49/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fit.impress.co.jp%2Fmwimgs%2Fd%2F1%2F400%2Fimg_d1a462ba7f4620e5084202e403368f7b102634.jpg)