【速報】次世代の外観検査！？プロンプトを駆使した異常検知 - Qiita
先日、革新的な画像の異常検知（SAA）が出てきました。 何やら革命的な臭いがする... SAMを使った異常検知手法https://t.co/wmwFcbULdq コードはこちらhttps://t.co/3npK3FhnEz pic.twitter.com/JDs30bEJyQ — shinmura0 (@shinmura0) May 22, 2023 本稿では、操作手順 & 触ってみた感想をご報告します。 特長 本題に入る前に、どこら辺が革新的なのかざっくり説明します。 ※ SAAの詳細は論文をご参照ください。 学習データは不要 通常、学習（正常）データを数百枚用意しますが、この手法では正常データを必要としません。 ドメイン知識を導入できる 予め、異常の傾向をプロンプトに入れることにより、異常の特徴をモデルに教えることができます。 二点目が特に大きく、今までの異常検知では、積極的に異常の傾
TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners（その1） - めもめも
何の話かというと TensorFlow Tutorialの最初に登場する「MNIST For ML Beginners」では、次の方針で手書き文字の分類器を作成しています。（今の段階では、下記が何を言ってるのか分からなくても大丈夫です。） ・28x28ピクセルの手書き文字画像を各ピクセルの濃度を並べた784次元ベクトルと見なす。 ・784次元ベクトル空間を10箇所に分類する線形の多項分類器を用意する。 ・多項分類器の出力値をsoftmax関数に入れて、784次元空間の各点について、「0」〜「9」のそれぞれの文字である確率を定義する。 ・上記の定義の下で、トレーニングセットが得られる確率を最大にするよう、線形多項分類器のパラメーターを調整する。 これが一体何を言ってるのか・・・ということを数学的に理解していただくことが目標です。今回は、下準備として、より単純化したデータで上記と同じ処理を実装
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
