| 講演名 | 2023-03-26 CycleGANにおける少数データへのデータ拡張適用による学習性能の解析 神崎 秀平(東京都市大), 中野 秀洋(東京都市大), |
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| 抄録(和) | 機械学習, 深層学習において学習には膨大なデータが必要になる. その膨大な学習データを補う手法に画像生成モデルGANが存在する. さらにデータ数を増やす手法の1つにData Augmentationが存在する. GANにData Augmentationを適用することでGANの性能が向上することが示されている. また, GANを2つ組み合わせたCycleGANにData Augmentationをモデル及び学習データに対して適用した結果, 少ない学習データにおける学習の安定性を示した. 本研究では，CycleGANにおけるデータ拡張手法に基づく学習データセットの追加手法の学習性能の解析を行う. |
| 抄録(英) | In machine learning and deep learning, a huge amount of data is required for training. The image generation model GAN exists as a method to supplement the huge amount of training data. Data Augmentation is one of the methods to increase the number of data. It has been shown that the application of Data Augmentation to GANs can improve the performance of GANs. Data Augmentation was applied to CycleGAN, which is a combination of two GANs, for the model and training data, and the results showed the stability of learning with a small number of training data. In this study, we analyze the learning performance of the methods to add for training datasets based on data augmentation methods in CycleGAN. |
| キーワード(和) | 深層学習 / GAN / CycleGAN / Data Augmentation |
| キーワード(英) | Deep Learning / GAN / CycleGAN / Data Augmentation |
| 資料番号 | CCS2022-72 |
| 発行日 | 2023-03-19 (CCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
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| 開催期間 | 2023/3/26(から2日開催) |
| 開催地（和） | 北海道 ルスツリゾートホテル&コンベンション |
| 開催地（英） | RUSUTSU RESORT |
| テーマ（和） | 自然計算，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 赤井 恵(北大) |
| 委員長氏名（英） | Megumi Akai(Hokkaido Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 中野 秀洋(東京都市大) / 会田 雅樹(都立大) |
| 副委員長氏名（英） | Hidehiro Nakano(Tokyo City Univ.) / Masaki Aida(TMU) |
| 幹事氏名（和） | 宮田 純子(芝浦工大) / 眞田 耕輔(三重大) |
| 幹事氏名（英） | Sumiko Miyata(Shibaura Inst. of Tech.) / Kosuke Sanada(Mie Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 安田 裕之(東大) / 安東 弘泰(筑波大) / 佐々木 智志(湘南工科大) / 小林 幹(立正大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Yasuda(Univ. of Tokyo) / Hiroyasu Ando(Tsukuba Univ.) / Tomoyuki Sasaki(Shonan Inst. of Tech.) / Miki Kobayashi(Rissho Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Complex Communication Sciences |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | CycleGANにおける少数データへのデータ拡張適用による学習性能の解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of learning performance in CycleGAN by applying data augmentation to few data |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | GAN / GAN |
| キーワード(3)（和/英） | CycleGAN / CycleGAN |
| キーワード(4)（和/英） | Data Augmentation / Data Augmentation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 神崎 秀平 / Syuhei Kanzaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京都市大学(略称：東京都市大) Tokyo City University(略称：Tokyo City Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中野 秀洋 / Hidehiro Nakano |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京都市大学(略称：東京都市大) Tokyo City University(略称：Tokyo City Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-03-26 |
| 資料番号 | CCS2022-72 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | CCS-453 |
| ページ範囲 | pp.54-58(CCS), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-03-19 (CCS) |