https://t.co/k8EYghL2se アンサンブルは精度を高める手法として人気があり、モデルの多様性が高いほど精度がよいと言われていた。しかし、既存の多様性指標(Q-metrics)では、モデルの多様性と精度に相関がない… https://t.co/OkJsOTpGh7
akira on Twitter: "https://t.co/k8EYghL2se アンサンブルは精度を高める手法として人気があり、モデルの多様性が高いほど精度がよいと言われていた。しかし、既存の多様性指標(Q-metrics)では、モデルの多様性と精度に相関がない… https://t.co/OkJsOTpGh7"
https://t.co/k8EYghL2se アンサンブルは精度を高める手法として人気があり、モデルの多様性が高いほど精度がよいと言われていた。しかし、既存の多様性指標(Q-metrics)では、モデルの多様性と精度に相関がない… https://t.co/OkJsOTpGh7
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akira on Twitter: "https://t.co/Z9Hccp1jjy 不確実性の算出には、アンサンブルが用いられるがコストが高い。そこでマスクを使うことで、モデルの結合を擬似的に操作することでアンサンブルする手法を提案。ImageNetとCIFAR-1… https://t.co/oZUdqJVgow"
