![A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent | Deep Learning JP](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/64171ebc5c91539cc2d1e0eae04fdf40a971cfd9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdeeplearning.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F06%2Fimg_DLapplied-1.jpg)
Semi-supervised Learning with Deep Generative Models Yusuke Iwasawa DL Hacks 輪読 2015.04.21 • NIPS2014(非引用:4) • 選定理由 • MNISTデータでStyle(筆跡みたいなもの)を学習している結果を見て • 人間行動でも同じこと大事なんじゃないかなーと • Semi-Supervised Learningというよりは、Deep Generative Modelsの方に興味 Summary • 変分AutoEncoder(ICML2014, ICLR2014)を半教師あり学習に有効に 利用するためのモデルを提案 • 3つのデータセットで定量評価(※(%f.2->%f.2)はエラー率の変化) • MNIST(8.10->3.33) • SVHN(66.55->36.02) • NORB
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