文献
J-GLOBAL ID:201902240237874508
整理番号:19A1487793
Sniper 保証された真陽性率を持つ偽陰性率を最小化するための異常検出のための少数ショット学習【JST・京大機械翻訳】
SNIPER: Few-shot Learning for Anomaly Detection to Minimize False-negative Rate with Ensured True-positive Rate
著者 (5件):
Koizumi Yuma
(NTT Media Intelligence Laboratories, Tokyo, Japan)
,
Murata Shin
(NTT Media Intelligence Laboratories, Tokyo, Japan)
,
Harada Noboru
(NTT Media Intelligence Laboratories, Tokyo, Japan)
,
Saito Shoichiro
(NTT Media Intelligence Laboratories, Tokyo, Japan)
,
Uematsu Hisashi
(NTT Media Intelligence Laboratories, Tokyo, Japan)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2019
号:
ICASSP
ページ:
915-919
発行年:
2019年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)