ODE-Net を用いた対数美的曲線の近似

抄録

従来の深層学習では時間間隔が一定でなければ望まれる精度を得ることは困難であったが，時間間隔 が一定でないデータに適応出来る ODE-Net(Ordinary Equation Network)という手法が提案されている．本研究では、 ODE-Net の性能を調べるため，従来研究で用いられている対数螺旋を対数美的曲線に拡張し，曲線のサンプリング の仕方や近似をどの領域から行うかなどの複数の条件を用い，ODE-Net での近似について考察する．本研究の結果 から，対数美的曲線を円に近づく方向で学習させること、また，パラメータに方向角ではなく弧長を用いることに よって良い近似が得られることが分かった．