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Robust Convolutional Neural Networks Under Adversarial Noise
1. どんなもの？Convolutional Neural Network(CNN)を欺くようなノイズを付加することでロバストなモデルを提案する。2. 先行研究と比べてどこがすごいの？CNNは画像認識分野において、そのモデルの表現力からとても素晴らしい成功を収めている。しかしながらそのモデルの表現力ゆえに、ノイズに対しても敏感に反応してしまうことがある。本研究ではCNNを欺くような確率的な分布に従ったノイズを画像に付加し、それを元に学習することで頑健性を向上させている。3. 技術や手法の”...
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Signiture Verification using a "Siamese" Time Delay Neural Network
1. どんなもの？ペンタブレット上に入力された署名をSiamese Neural Networkで学習し、認証システムとして利用する。2. 先行研究と比べてどこがすごいの？ペンの軌道に関数を適合させる関数ベースの方法は、より高い性能につながることが分かっている。また入力された署名からいくつかの特徴を抽出するような、パラメータベースの方法は、署名を記憶するためのメモリ空間を小さくするメリットがある。本研究ではニューラルネットベースのモデルにいくつかの前処理を行った特徴量を入力し、署名が入力さ...
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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
1. どんなもの？ImageNetデータセットについてDeepなConvolutional Neural Network(CNN)をトレーニングし、今までに報告されていた最高精度を達成した。2. 先行研究と比べてどこがすごいの？ImageNetデータセットでは22000カテゴリ、全1500万枚の高画質の画像が収録されている。このような大規模なデータセットに対して従来の機械学習手法を適用するのは困難だと考えられている。特に従来の機械学習手法はデータに対して最適な特徴量を選択する必要があるが、...