論文の概要: Leveraging Internal Representations of Model for Magnetic Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06797v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 15:15:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 18:45:34.601994
• Title: Leveraging Internal Representations of Model for Magnetic Image Classification
• Title（参考訳）: 磁気画像分類におけるモデルの内部表現の活用
• Authors: Adarsh N L, Arun P V, Alok Porwal, Malcolm Aranha
• Abstract要約: 本稿では、1つの磁気画像とそれに対応するラベル画像しか持たないシナリオに特化して設計された機械学習モデルトレーニングのための、潜在的に画期的なパラダイムを提案する。 私たちはDeep Learningの能力を活用して、データの不足を克服することを目的として、簡潔で情報に富んだサンプルを生成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13654846342364302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data generated by edge devices has the potential to train intelligent autonomous systems across various domains. Despite the emergence of diverse machine learning approaches addressing privacy concerns and utilizing distributed data, security issues persist due to the sensitive storage of data shards in disparate locations. This paper introduces a potentially groundbreaking paradigm for machine learning model training, specifically designed for scenarios with only a single magnetic image and its corresponding label image available. We harness the capabilities of Deep Learning to generate concise yet informative samples, aiming to overcome data scarcity. Through the utilization of deep learning's internal representations, our objective is to efficiently address data scarcity issues and produce meaningful results. This methodology presents a promising avenue for training machine learning models with minimal data.
• Abstract（参考訳）: エッジデバイスが生成するデータは、さまざまなドメインにわたってインテリジェントな自律システムをトレーニングする可能性がある。 さまざまな機械学習アプローチが出現し、プライバシの懸念に対処し、分散データを活用する一方で、異なる場所でのデータシャードが機密に格納されているため、セキュリティ上の問題は続く。 本稿では,単一の磁気画像と対応するラベル画像のみを含むシナリオを想定した機械学習モデルトレーニングのための画期的なパラダイムを提案する。 私たちはDeep Learningの能力を活用して、データの不足を克服することを目的として、簡潔で情報に富んだサンプルを生成します。 深層学習の内部表現を活用し,データ不足問題に効率的に対処し,有意義な結果を生み出すことを目的とする。 この方法論は、最小限のデータで機械学習モデルをトレーニングするための有望な道を示す。

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