画像テキスト検索における不確かさの評価

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タイトル別名
  • Evaluation uncertainties in Image-Caption Retrieval

抄録

<p>深層学習のアルゴリズムは多くのタスクで成果を上げてきた. しかし, これらのモデルの出力はしばしば, 盲目的に正確であると仮定されているが, いつも正しいとは限らない. このような思い込みは, AIの安全性や社会的偏見といった問題を引き起こす. したがって, 意味のある不確かさの指標を獲得することは重要である. Monte Carlo (MC) Dropout は epistemic uncertainty を評価可能にし, 機械学習の様々なタスクでモデルの精度を改善する. この論文では, 画像テキスト間検索における不確かさを評価する方法を提案し, その意味を定性的に評価した. また, MC Dropoutによって, 画像テキスト間検索の精度が向上した.</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390001288142568448
  • NII論文ID
    130007658501
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2019.0_2l1j901
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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