一般物体認識分野「認識精度 世界一」を奪還！ 府大生が開発したニューラルネットワーク | 大阪府立大学

大阪府立大学は2016年12月9日に、プレスリリース「一般物体認識分野で、府大生が世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発」を発表しました。 この分野は世界中で熾烈な研究開発競争が繰り広げられており、2017年5月、新たに提案されたニューラルネットワークによって本学の記録は抜かれてしまいました。しかしこの度、前回と同じ開発者である工学研究科 電気・情報系専攻 知能メディア処理研究室の大学院生、山田 良博さん（博士後期課程1年）が、同研究室の岩村 雅一准教授、黄瀬 浩一教授と共に新たに開発したニューラルネットワークによって従来手法よりも飛びぬけた改善効果が見られ、これまで世界一だった手法に約3％もの大差をつけ、再び世界一の認識精度を達成しました。（図1参照） 図1：一般物体認識の認識率の推移（CIFAR-100データセットを用いた場合） 本研究は、JST CREST研究領域「人間と

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shake-shakeを深いネットワークでも使えるように改良したもので一気に3%の認識率改善があったと。というかResNetで75%以下だったのにもう88%とかなってるのか。CIFAR-100がMNIST扱いされる日も近いのか。