dahara1

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Deep Double Descent:ディープラーニングは二度、パフォーマンスが向上する(2/2)

AI
  • 2019.12.09

1.Deep Double Descent:ディープラーニングは二度、パフォーマンスが向上する(2/2)まとめ ・4.5倍以上のサンプルを使ってトレーニングをしているのにパフォーマンスが低下してしまう事もある ・逆により多くの学習をさせる事により過学習状態が解消される現象も見受けられる ・ディープニューラルネットワークの二重降下現象の背後にあるメカニズムは重要な未解決の問題 2.モデルサイズとデー […]

Deep Double Descent:ディープラーニングは二度、パフォーマンスが向上する(1/2)

AI
  • 2019.12.08

1.Deep Double Descent:ディープラーニングは二度、パフォーマンスが向上する(1/2)まとめ ・モデルサイズ、データサイズ、トレーニング時間を増加させるとパフォーマンスは向上し悪化し向上する ・この現象はCNN、ResNet、およびTransformerなどの最新モデルでも発生し二重降下現象と呼ばれる ・より多くのデータを使ったためにパフォーマンスが劣化してしまう可能性がある事を […]

胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(2/2)

AI
  • 2019.12.07

1.胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(2/2)まとめ ・モデルは放射線科医が一貫して見逃した病巣をしばしば特定する事があった ・また、逆にモデルが見逃した病巣を放射線科医が発見する事もあった ・ディープラーニングと人間のスキルを組み合わせる戦略は医療分野におけるAIの有望な使われ方候補 2.ディープラーニングと放射線科医レビューの組み合わせ 以下、ai.googleblog.comより「D […]

胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(1/2)

AI
  • 2019.12.06

1.胸部X線画像を用いた深層学習モデルの開発(1/2)まとめ ・胸部X線は多くの疾患の検出のための重要で利用しやすい臨床画像ツールだが解釈が難しい場合がある ・ディープラーニングを画像診断に適用したくとも正確な臨床ラベルがないとモデルの評価が困難 ・標準化された臨床的に意味のあるデータセットと厳密で参照する事ができる基準が必要であった 2.胸部X線画像を人口知能で診断する試み 以下、ai.goog […]

ロボット学習のためにシミュレーションと現実のギャップを埋める(4/4)

AI
  • 2019.12.05

1.ロボット学習のためにシミュレーションと現実のギャップを埋める(4/4)まとめ ・合成画像とドメイン適応のみで現実世界のデータを使用せずとも一定レベルのパフォーマンスを達成 ・シミュレーションと現実世界の経験を統合するためにドメイン適応を使用することは有望な選択肢 ・シミュレータとドメイン適応の効果を広範囲に測定したので自ら実践する際に参照できる 2.ドメイン適応の効果 以下、ai.google […]

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