「I.2.6」カテゴリーアーカイブ

RegMixup: Mixup as a Regularizer Can Surprisingly Improve Accuracy and Out Distribution Robustness

投稿日: 2022年6月30日 作成者: jarxiv

要約 有名なMixup[Zhanget al。、2018]を唯一の学習目標として … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, I.2.6 | RegMixup: Mixup as a Regularizer Can Surprisingly Improve Accuracy and Out Distribution Robustness はコメントを受け付けていません

OmniXAI: A Library for Explainable AI

投稿日: 2022年6月29日 作成者: jarxiv

要約 OmniXAI（Omni eXplainable AIの略）を紹介します。 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T01, 68T09, 68T20, cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.6 | OmniXAI: A Library for Explainable AI はコメントを受け付けていません

Perceived Overlap: A Prerequisite for VAE Disentanglement

投稿日: 2022年6月29日 作成者: jarxiv

要約 変分オートエンコーダー（VAE）を使用して解きほぐされた表現を学習すること … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.6 | Perceived Overlap: A Prerequisite for VAE Disentanglement はコメントを受け付けていません

Transfer Learning via Test-Time Neural Networks Aggregation

投稿日: 2022年6月28日 作成者: jarxiv

要約 ディープニューラルネットワークは、従来の機械学習よりも優れていることが実証 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.6 | Transfer Learning via Test-Time Neural Networks Aggregation はコメントを受け付けていません