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講演抄録/キーワード
講演名 2020-03-16 16:20
[ショートペーパー]分離定式化に基づく不確かさの推定
川島拓海郁 青東大)・浅井明里ワシントン大)・伊神大貴NTT/東大)・相澤清晴東大PRMU2019-84
抄録 (和) 深層学習による回帰のタスクでは, 予測値が1 つの値としてモデルから出力される. しかしその出力結果は必ずしも信頼できるものではなく, この一つの原因はデータに含まれる不確かさによるものである. この不確かさはターゲットの予測と同時にモデルの出力として予測することが可能である. しかし一般にモデルの誤差は訓練データ
においてはテストデータより小さくなってしまうため, 既存手法では誤差を小さく推定してしまうといった問題が起こる. 本研究ではその問題を解決する新たな手法を提案する. 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) 深層学習 / 回帰 / 不確かさ予測 / オーバーフィット / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 481, PRMU2019-84, pp. 99-100, 2020年3月.
資料番号 PRMU2019-84 
発行日 2020-03-09 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2019-84

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM  
開催期間 2020-03-16 - 2020-03-17 
開催地(和) 京都大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 安全安心、セキュリティ・防災 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2020-03-PRMU-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 分離定式化に基づく不確かさの推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Aleatoric Uncertainty Estimation Based on Separate Formulation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 /  
キーワード(2)(和/英) 回帰 /  
キーワード(3)(和/英) 不確かさ予測 /  
キーワード(4)(和/英) オーバーフィット /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 川島 拓海 / Takumi Kawashima / カワシマ タクミ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Tokyo Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 郁 青 / Qing Yu / イク セイ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Tokyo Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 浅井 明里 / Akari Asai / アサイ アカリ
第3著者 所属(和/英) ワシントン大学 (略称: ワシントン大)
The University of Washington (略称: .UW)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊神 大貴 / Daiki Ikami / イカミ ダイキ
第4著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社/東京大学 (略称: NTT/東大)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation/The University of Tokyo (略称: NTT/Tokyo Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 相澤 清晴 / Kiyoharu Aizawa / アイザワ キヨハル
第5著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Tokyo Univ.)
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講演者
発表日時 2020-03-16 16:20:00 
発表時間 10 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2019-84 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.481 
ページ範囲 pp.99-100 
ページ数 IEICE-2 
発行日 IEICE-PRMU-2020-03-09 


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