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1つのクラスを分類するための手法を提案。(Deep One-class Classification) ２つの新しいloss関数を提案している ⇒ compactness loss descriptiveness loss CNNのベースモデルは、Alexnetを使用している。
compactness loss
descriptiveness loss
トレーニングでは、Reference Network、Secondary Networkの2つのNetworkを使い学習させ、最後にcompactness loss(Secondary Network) とdescriptiveness loss(Reference Network)を足している。
compactness loss(Secondary Network)
descriptiveness loss(Reference Network)
提案されたモデル
https://arxiv.org/pdf/1801.05365.pdf
要約
1つのクラスを分類するための手法を提案。(Deep One-class Classification) ２つの新しいloss関数を提案している ⇒
compactness lossdescriptiveness lossCNNのベースモデルは、Alexnetを使用している。トレーニングでは、Reference Network、Secondary Networkの2つのNetworkを使い学習させ、最後に
compactness loss(Secondary Network)とdescriptiveness loss(Reference Network)を足している。提案されたモデル
論文リンク
https://arxiv.org/pdf/1801.05365.pdf