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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 loss
descriptiveness loss
CNN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![Image from Gyazo](https://i.gyazo.com/cfd78422a0ad6534e1c050c431129316.png)
論文リンク
https://arxiv.org/pdf/1801.05365.pdf