ドメイン不変性を最大化する深層ドメイン混同（Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance）

田中専務

拓海さん、この論文の話を部下から聞いたんですが、正直内容がさっぱりでして。うちのような現場でどう役に立つのか、要点を教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この論文は「ある環境で学んだAIが別の環境でも使えるようにする方法」を提案しているんですよ。大事な点は三つ、まず学習表現を共通化すること、次にそれを測る指標を用いること、最後に実際のネットワークに組み込んで学習することです。大丈夫、一緒に見ていけば分かりますよ。

田中専務

学習表現を共通化、ですか。うちの現場で言えば、ある工場で学んだ検査モデルを別の工場でもそのまま使える、ということでしょうか。もしそうならデータを集め直さずに済むのはありがたい。

AIメンター拓海

その通りですよ。ここで使う「表現」はニューラルネットワークが入力を取りまとめる内部の

• 論文研究

Combining Physical galaxy models with radio observations to constrain the SFRs of high-z dusty star forming galaxies（高赤方偏移ほこる塵に覆われた... 前の記事 ホログラフィックQCDに向けて：AdS/CFT、閉じ込め変形、及び小xにおけるDIS (TOWARDS HOLOGRAPHIC QCD: AD S/CFT, CONFINEMENT DEFORMATION, AND DIS AT SMAL... 次の記事

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