抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本研究では,学習の文脈における署名変換の利用を検討した。この仮定の下で,著者らは,信用割当ての必要がなく,最小または過剰適合なしで,少数のラベルを用いて最先端の分類精度を提供する,教師つきフレームワークを前進させた。署名とログ署名の利用による調和解析からツールを活用し,スコア関数RMSEとMAE Signatureとログ署名としての利用を行った。閉形式方程式を開発し,最適化によってそれらを得るための定式化と同様に,良好な最適スケール因子を計算した。信号処理の技術は,さらに問題を特徴づけるために対処した。分類は,他の方法よりもCPUレベル桁で高速に行われる。AFHQ,MNISTおよびCIFAR10に関する結果を報告し,各カテゴリに対して良い最適スケール因子を用いる試験時間において決定することができるすべてのタスクに対して100%の精度を達成した。【JST・京大機械翻訳】