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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

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  • 東京大学 AI / Research / Engineer / DJ / BeatMaker

    "今回開発した技術は、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。識別が失敗しやすい「苦手な学習データ」を集中的に人工生成できるので、識別精度が高まる。"
    "ニューラルネットワーク内部の数値に基づいて自動的に学習データを生成することから、多様なデータに対して汎用的に適用できる"


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