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高瀬 朝海  Takase Tomoumi

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 30844162
所属 (現在) 2025年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2021年度 – 2023年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員
2020年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 産総研特別研究員
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
キーワード
研究代表者
ニューラルネットワーク / 深層学習 / データ拡張 / 畳み込みニューラルネットワーク / 機械学習 / 教師あり学習 / カリキュラム学習 / ディープラーニング / Data augmentation
  • 研究課題

    (2件)
  • 研究成果

    (2件)
  •  データ分布の動的調整を実現するデータ拡張法の開発研究代表者

    • 研究代表者
      高瀬 朝海
    • 研究期間 (年度)
      2023 – 2025
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分61040:ソフトコンピューティング関連
    • 研究機関
      国立研究開発法人産業技術総合研究所
  •  深層学習におけるデータ拡張の戦略的利用法の開発研究代表者

    • 研究代表者
      高瀬 朝海
    • 研究期間 (年度)
      2020 – 2022
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分61040:ソフトコンピューティング関連
    • 研究機関
      国立研究開発法人産業技術総合研究所

すべて 2023 2021

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Self-paced data augmentation for training neural networks2021

    • 著者名/発表者名
      Tomoumi Takase, Ryo Karakida, Hideki Asoh
    • 雑誌名

      Neurocomputing

      巻: 442 ページ: 296-306

    • DOI

      10.1016/j.neucom.2021.02.080

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K19888, KAKENHI-PROJECT-19K20366
  • [学会発表] データ拡張指標を利用した拡張ポリシーの探索2023

    • 著者名/発表者名
      高瀬 朝海
    • 学会等名
      第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K16966

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