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J-GLOBAL ID：201802240237842553   整理番号：18A1340423

深層学習抽出特徴量から生成した擬似特徴量を用いた不均衡データ多クラス画像分類

Pseudo-feature generation from feature map in deep learning for imbalanced data multi-class image classification

著者 (3件)： 紺野友彦 (情報通信研究機構 知能科学融合研究開発推進セ) ,  藤井秀明 (情報通信研究機構 知能科学融合研究開発推進セ) ,  岩爪道昭 (情報通信研究機構 知能科学融合研究開発推進セ)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM)  (人工知能学会全国大会(CD-ROM))
巻： 32nd  ページ： ROMBUNNO.2A1.04  発行年： 2018年 
JST資料番号： X0580B  ISSN： 1347-9881  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *特徴抽出 ,  情報 ,  パターン分類 ,  *画像分析 ,  クラスタ化 ,  評価試験
準シソーラス用語： クラスタリング ,  *深層学習 ,  特徴量

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  特徴量 ,  擬似 ,  不均衡データ ,  クラス ,  画像分類