【E資格まとめ】ノイズに対する頑健性（出力目標へのノイズ注入）
2023年5月27日
このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 ノイズに対する頑健性 ノイズに対する頑健性 ノイズに対する頑健性は、特に深層学習やAIの分野において重要なトピックです。モデルがノイズに対して頑 […]
【E資格まとめ】データ集合の拡張（Random Flip・Erase・Crop・Contrast・Brightness・Rotate, MixUp）
2023年5月26日
このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 データオーギュメンテーション 概要 データオーギュメンテーションとは、既存のデータを変換・操作し新たなデータを作成するプロセスのことを指します。 […]
【E資格まとめ】パラメータノルムペナルティー（L1正則化とL2正則化）
2023年5月25日
このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 パラメータノルムペナルティー パラメータノルムペナルティは、機械学習のモデルで過学習（overfitting）を抑制するための一手法です。過学習 […]
【E資格まとめ】VQ-VAE
2023年5月24日
このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 VQ-VAE VQ-VAEの概要 Vector Quantized-Variational AutoEncoder (VQ-VAE) は、ディー […]
【E資格まとめ】VAE
2023年5月23日
このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 VAE オートエンコーダの概要 オートエンコーダとは、非監督学習の一種であり、入力データをエンコーダ部分で低次元に圧縮し（エンコード）、その圧縮 […]