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J-GLOBAL ID：202404011015708768
Research Project code：23829292
アノテーション戦略の最適化
アノテーション戦略の最適化
National award number：JPMJAX23CR
Study period：2023 - 2025
Organization (1)：
Principal investigator：
(
, 大学院システム情報科学府, 大学院生 )
DOI：
https://doi.org/10.52926/JPMJAX23CR
Research overview：
アノテーションコストとモデル性能 (エラー率 )にはある一定のトレードオフの関係がある.そこで本研究では,一定のアノテーションコストを条件として,エラー率を最小化できるアノテーション法の組み合わせを見出す.そのために,まずオンライン資源配分問題としての定式化とトイデータへの適用,次により実践的なタスクとして病理画像のセグメンテーション問題への適用,最後に精度保証に関する理論的考察を行う.
Terms in the title (3)：
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Research program：
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Parent Research Project：
Innovations in Mathematical and Information Sciences to Build the Next-Generation AI
Organization with control over the research：
Japan Science and Technology Agency
