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J-GLOBAL ID：202102268810953278   整理番号：21A0783992

Triplet Networkの学習のためのCross Entropy LossとContrastive Lossの融合

Integration of Cross Entropy Loss and Contrastive Loss for Triplet Network Training

著者 (3件)： 久芳和己 (広島大) ,  小西裕太 (広島大) ,  栗田多喜夫 (広島大)
資料名： 電気・情報関連学会中国支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (電気・情報関連学会中国支部連合大会(CD-ROM))
巻： 71st  ページ： ROMBUNNO.R20-24-01-05  発行年： 2020年 
JST資料番号： L1892B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1 はじめに. Deep Learningを用いたMetric learning[1]では、Siamese Network[2]やTriplet Network[3]を用いたものが主流である。それらの手法では、訓練データの2つ組や3つ組みを...【本文一部表示】

シソーラス用語： 最適化 ,  *学習 ,  損失関数 ,  ネットワーク ,  二次元 ,  最急降下法
準シソーラス用語： 訓練データ ,  評価実験 ,  高精度化 ,  試験データ ,  ハイパーパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 学習 ,  融合