2019年度 人工知能学会全国大会（第33回）
2019年6月4日〜6月7日朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター
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2019年6月4日〜6月7日朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター
[3B3-E-2-02]Triplet Networkとk近傍クラス分類器を用いたワンショット学習
〇周 牧1,2、谷村 勇輔2,1、中田 秀基2,1(1. 筑波大学、2. 産業技術総合研究所 人工知能研究センター)
キーワード：
Few-shot learning、クラス分類
本稿では、Triplet NetworkとK近傍クラス分類器を用いたワンショット学習技術を提案する。ワンショット学習では、クラスごとに正例を1つだけあたえて訓練した学習機で対象画像のクラス分類を行う。この手法では、Tripletネットワークを用いて画像をユークリッド空間にマップし、その空間でK近傍クラス分類を行う。この際に、正例画像をデータ拡張することでワンショット学習を可能にする。MNISTデータセットを用いて実験を行い、提案手法の有効性を確認した。