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#595
summarized by : Akihiro FUJII
どんな論文か？
アンサンブルは精度を高める手法として人気があるが、モデルの多様性が高いほど精度がよいと言われていたが、既存の多様性指標(Q-metrics)では、モデルの多様性と精度に相関がないことを発見。そこで、新たにFQ-metricsとそれの統合指標であるEQ-mericsを提案。CIFAR10とImageNetにおいてアンサンブル精度を高めることに成功した。
新規性
既存の多様性指標が精度と相関がないことを示す一方で、新たな6つ多様性指標FQを導入した。1つのモデルの間違いを補完するようにモデルを選択するなどの戦略をとる。また、その上位3つを選んで指標するEQ指標を導入し、モデル選択の指標にする。
結果
CIFAR10とImageNetで10個のベースモデルを用いて，標準的なソフト投票（モデルの平均化）を用いた実験を行い、FQとEQの多様性指標は，高品質なアンサンブルチームを識別・選択し，全体のアンサンブル精度を高めるのに有効であることがわかった．
その他（なぜ通ったか？等）
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