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#265
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
ラベル付きデータセットで学習したモデルのそれぞれのサンプルに対する推論結果を教師信号として、同一サンプルを教師無しで再学習し、その結果と比較することでモデルの性能に対する学習可能な推定量を作成
新規性
自動的なモデルの性能を、学習可能なパラメターを使用して推定するという点で新規
結果
MNIST、COCOで学習し、LeNet-5+USPS、SVHN、ResNet-50+PASCAL、Caltech、ImageNetを使用した分類精度の推定では、線形回帰による推定よりNNによる回帰のそれが、教師信号により近い推定値を達成
その他（なぜ通ったか？等）
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