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#40
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
分類対象のカテゴリ(closed)と非対象のカテゴリ(open)を識別するOpen-set Recognitionをopen/closedを識別する2値分類器を用いて解くと未学習のopenデータで精度が低くなってしまう。そこで本研究では、特徴ベクトルを生成するGANを用いてデータ拡張し、さらに識別器のモデル選択をすることで、精度を向上した。
新規性
特徴ベクトルベースでopen/closedの識別器を構築し、データ拡張するために特徴ベクトルを生成するGANの生成器を学習した点
結果
MNISTやSVHNなどをclosedクラスとopenクラスに分割しOpen-set recognitionする実験をした。この時、他のOpen-set recognitionの文献値と比較してよい結果であることが確認できた。また、GANによるデータ拡張、識別器の選択、特徴ベクトルベースの識別器の構築のいずれも精度向上に寄与することを確認した。
その他（なぜ通ったか？等）
Code: https://github.com/aimerykong/OpenGAN
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