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J-GLOBAL ID：201602224327509318   整理番号：16A0502778

属性ごとの観測確率を考慮したゼロショット学習

Zero-shot Learning Based on the Observation Probability of Attributes

著者 (5件)： 鈴木雅大 (東大 大学院工学系研究科) ,  佐藤晴彦 (北大 大学院情報科学研究科) ,  小山聡 (北大 大学院情報科学研究科) ,  栗原正仁 (北大 大学院情報科学研究科) ,  松尾豊 (東大 大学院工学系研究科)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 57  号： 5  ページ： 1499-1513 (WEB ONLY)  発行年： 2016年05月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ゼロショット学習は,1度も学習したことのないカテゴリの画像を,補助情報を頼りに分類する手法である。ゼロショット学習を実現する様々な手法の中でも,補助情報に属性を用いた属性ベースゼロショット学習が最もよく知られている。しかし既存研究では,各属性の画像特徴量への現れやすさを考慮していなかった。本稿ではこのような度合いを属性ごとの観測確率と呼び,観測確率を含めた新たなモデルを提案した。そして提案したモデルの妥当性の検証および既存研究との比較実験によって,提案手法が既存手法と比較して有効性の高いモデルであることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像認識 ,  物体認識 ,  *属性 ,  *分類 ,  *指標 ,  画像特性 ,  確率 ,  集合 ,  *機械学習
準シソーラス用語： *ゼロショット学習 ,  *クラス分類 ,  *画像特徴量 ,  観測確率 ,  訓練事例集合

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (24件)：

• Biederman, I.: Recognition-by-components: A theory of human image understanding, Psychological Review, Vol.94, pp.115-147 (1987).
• Pan, S.J. and Yang, Q.: A survey on transfer learning, IEEE Trans. Knowledge and Data Engineering, Vol.22, No.10, pp.1345-1359 (2010).
• Larochelle, H., Erhan, D. and Bengio, Y.: Zero-data Learning of New Tasks, Proc. National Conference on Artificial Intelligence, pp.646-651 (2008).
• Lampert, C.H., Nickisch, H. and Harmeling, S.: Learning to detect unseen object classes by between-class attribute transfer, Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.951-958 (2009).
• Yu, X. and Aloimonos, Y.: Attribute-based transfer learning for object categorization with zero/one training example, Proc. European Conference on Computer Vision, Vol.6315, pp.127-140 (2010).

タイトルに関連する用語 (5件)： 属性 ,  観測 ,  確率 ,  ショット ,  学習