Self-Corrective Learning の挙動解析

佐藤 洪太, Yaokai Feng, 内田 誠一

研究成果: Contribution to journalArticle

抄録

Self-Corrective Learning (SCL) とは、パターン認識において入力とその認識結果を正誤に関わらず以降の標準パターンに追加していく手法である。SCLを行うと識別器の認識率が向上することが知られている。その一方で、その向上原理の解析については十分になされていない。そこで今回多量の手書き数字データを用いて条件を変えながらSCLを行い、その挙動を調べたので報告する。
寄稿の翻訳タイトルAnalysis of character recognition result
本文言語未定義
ページ(範囲)441-441
ページ数1
ジャーナル電気関係学会九州支部連合大会講演論文集
2012
0
DOI
出版ステータス出版済み - 2012

フィンガープリント 「Self-Corrective Learning の挙動解析」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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