著者
岩澤 有祐 矢入 郁子 松尾 豊
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.31, 2017

ドメイン不変な特徴の学習はユーザや環境などの入力ドメインの違いに依存しないモデル構築の方策の1つである.本稿では敵対的訓練を利用したドメイン不変な特徴の学習法を提案する.提案手法では特徴空間からドメインを分類する敵対的分類器を考慮し,敵対的分類器を騙すように訓練することで特徴量がドメインに独立になるように明示的に制約を加える.本発表では公開されたデータセットでの提案手法の有効性について報告する.

言及状況

Twitter (2 users, 2 posts, 3 favorites)

ドメイン適応問題におけるドメイン不変性をAdversarialに獲得する手法.4ページな上に日本語で説明もわかりやすい.|敵対的訓練を利用したドメイン不変な表現の学習 JSAI 2017 https://t.co/s2Ibj4pzTw
GANでドメイン不変な表現を学習する話すごいのはわかるけどぼくの知識が足りなくて理解が追いついてない https://t.co/xBBIeu3VQM

収集済み URL リスト