Energy-Based Modelに基づく識別器の信頼度較正
書誌事項
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説明
<p>本研究ではEnergy-Based Model (EBM) に基づく識別器の信頼度較正手法を提案する．提案法では，Neural Network (NN) を識別器として学習させる際，生成モデルであるEBMと特徴抽出部を共有して学習させる．これによりクラス事後確率だけでなく，入力データ分布も同時に学習させることで信頼度較正が期待できる．実験では医用データセットであるMedMNISTを用いて学習を行い，NNが出力する信頼度がEBMにより適切に較正されたかをExpected Calibration Errorにより評価する．</p>
収録刊行物
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- 電気関係学会九州支部連合大会講演論文集
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電気関係学会九州支部連合大会講演論文集 2022 (0), 162-162, 2022-09-15
電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会