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#717
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
低解像度の画像を使用して高解像度の画像を生成する際の不確実性を、レイヤー毎のBatch normalizationの統計情報を使用して、変分推論でベイズモデルを近似することで予測する一方で、予測された統計情報使用して不確実性を下げながら、特徴量抽出器を学習することで、ドメイン外分布に頑健なモデルを学習する提案
新規性
層毎の特徴量の統計情報を利用して、低解像度の画像から高解像度の画像を生成する際の統計情報を変分推論し、その結果を使用して特徴量抽出器を学習することでドメイン外分布に頑健を改善するという点で新規
結果
提案手法を適応したVDSRをDIV2Kで学習し、Set5で不確実性削減を評価した結果、既存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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