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#942
summarized by : Koki Obinata
どんな論文か？
手書き文字認識・検索において，ラテン系の文字以外ではデータ数が少ないことが1つの課題である．その解決策として，"Spatial transformer Networks"に似た方法で，敵対的学習によりDNNの途中の特徴量を変換してデータを増やす方法を提案．入力画像データに対するdata augmentationよりも高い精度を達成した．
新規性
data augmentationを入力画像に対する変換ではなく，中間特徴量に対して行う点．
手書き文字認識・検索においてadversarial learningを導入した点．
結果
英語文字データセットとインド系の文字のデータセットを用いて精度検証を行い，他のdata augmentationや転移学習よりも高い精度を達成．
データ数が少ない状況においても一貫して他の手法よりも優れた結果となっている．
その他（なぜ通ったか？等）
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