分類器のためのオートエンコーダ・ウォッチドッグ異常値検出【JST・京大機械翻訳】

Bui Justin; Marks Robert J II

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207957237906 整理番号：21P0056535

分類器のためのオートエンコーダ・ウォッチドッグ異常値検出【JST・京大機械翻訳】

Autoencoder Watchdog Outlier Detection for Classifiers

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発行年： 2020年10月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年02月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ニューラルネットワークはブラックボックスとしてしばしば記述されている。キットと蛹間の識別に訓練された一般的なニューラルネットワークは,kumquatの絵をキットまたはpuppyとして分類する。自動エンコーダは,処理の前に訓練された分類器/回帰マシン入力候補を訓練し,例えば,ニューラルネットワーク入力がpuppyまたはkittenであるかどうかを最初に試験する。予備的な結果を,MNISTT画像を用いて畳み込みニューラルネットワークと畳み込みオートエンコーダの監視を用いて提示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 図形・画像処理一般

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