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#664
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
異なるネットワークをそれぞれ、高品質な画像でモデルを学習する一方で、それらの画像に変換を加え低品質な画像にし、それを使用して学習し、両者のエンコーダから出力される特徴量の差を小さくしかつ、前者のパラメータを使用して後者から出力された特徴量を使用して変換前の画像を復元することで、壊れた画像に対する頑健性を改善する提案
新規性
クリーンなデータを使用して学習したエンコーダのモデルを使用して、壊れた画像からの特徴量を元の画像に復元する復元することで画像の質に対する頑健性を改善するという点で新規
結果
ResNetをベースに、画像に対してノイズ、ぼかしを与えたImageNet-1K validation、ImageNet-Cでの評価で、提案手法が既存手法の手法より良い結果を達成した
その他（なぜ通ったか？等）
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