順序クラス分類におけるデータ拡張
デジタルデータあり（科学技術振興機構）
すぐに読む
J-STAGE
全国の図書館の所蔵
国立国会図書館以外の全国の図書館の所蔵状況を表示します。
所蔵のある図書館から取寄せることが可能かなど、資料の利用方法は、ご自身が利用されるお近くの図書館へご相談ください
その他
J-STAGE
デジタルCiNii Research
検索サービスデジタル連携先のサイトで、CiNii Researchが連携している機関・データベースの所蔵状況を確認できます。
書誌情報
この資料の詳細や典拠（同じ主題の資料を指すキーワード、著者名）等を確認できます。
- 資料種別
- 記事
- タイトル
- 出版年月日等
- 2025-09-11
- 出版年（W3CDTF）
- 2025-09-11
- タイトル（掲載誌）
- 九州支部連合大会論文集
- 巻号年月日等（掲載誌）
- 2025 0
- 掲載巻
- 2025
- 掲載号
- 0
- 掲載ページ
- 352-352
- 掲載年月日（W3CDTF）
- 2025-09-11
- 出版事項（掲載誌）
- Joint Conference of Electrical, Electronics and Information Engineers in Kyushu
- 本文の言語コード
- ja
- 対象利用者
- 一般
- イベントの日付、場所
- 令和7年度電気・情報関係学会九州支部連合大会
- DOI
- 10.11527/jceeek.2025.0_352
- 連携機関・データベース
- 国立情報学研究所 : CiNii Research
- 提供元機関・データベース
- Japan Link Center
- 要約等
- <p>本研究では，順序クラス分類に対するクラス間の順序関係を保持したMixup型データ拡張法を提案する．従来Mixupは線形合成した画像に対し2つのone-hotラベルを同係数で混合するため，近接クラスと遠隔クラスを同等に扱い，序列情報を損なう．この課題に対処するため，本研究では，Mixupで生成されたサンプルの出力確率分布が，学習データ上のラベル順序に対応する特徴空間上の分布に整合するように誘導する．そのために，モデル出力分布と教師側ターゲット分布との最適輸送距離に基づく損失関数を導入し，それらの混合で学習する．実験では，既存のデータ拡張手法と比較し，提案手法の有効性を確認する．</p>
- DOI
- 10.11527/jceeek.2025.0_352
- オンライン閲覧公開範囲
- インターネット公開
- 連携機関・データベース
- 科学技術振興機構 : J-STAGE