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@fronori

Tetsuo Ishikawa@fronori

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2018年02月18日(日)8 tweetssource

2月18日

@shunk031

しゅんけー@shunk031

Spectral clusteringのためのDeep learning手法を用いて大規模データセットへの適用と埋め込みの一般化を可能にしたSpectralNetを提案している。先行研究のクラスタリング手法より優れたパフォーマンスを示し、IMSATと同程度の性能を発揮している。 また未知のデータに対しても高い精度を示している。 twitter.com/shunk031/statu

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2月18日

@yu4u

yu4u@yu4u

AAAI'18。顔ランドマーク推定をregressionではなく、クラス分類として解く。こういう論文だいしゅき。普通にやると精度が低下するが、マルチラベルとして学習すると良い。 Brute-Force Facial Landmark Analysis With A 140,000-Way Classifier arxiv.org/abs/1802.01777

Retweeted by Tetsuo Ishikawa

retweeted at 10:16:07

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