第31回 (2017)
セッションID: 1A2-OS-05b-3
会議情報
主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2017年度人工知能学会全国大会（第31回）
回次: 31
開催地: 愛知県名古屋市 ウインクあいち
開催日: 2017/05/23 - 2017/05/26
敵対的訓練を利用したドメイン不変な表現の学習
詳細
主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2017年度人工知能学会全国大会（第31回）
回次: 31
開催地: 愛知県名古屋市 ウインクあいち
開催日: 2017/05/23 - 2017/05/26
ドメイン不変な特徴の学習はユーザや環境などの入力ドメインの違いに依存しないモデル構築の方策の1つである．本稿では敵対的訓練を利用したドメイン不変な特徴の学習法を提案する．提案手法では特徴空間からドメインを分類する敵対的分類器を考慮し，敵対的分類器を騙すように訓練することで特徴量がドメインに独立になるように明示的に制約を加える．本発表では公開されたデータセットでの提案手法の有効性について報告する．
