ニューラルネットを用いた文字認識結果の信頼性評価
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概要
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入力文字イメージから抽出した特徴ベクトルとカテゴリごとの平均特徴ベクトルとの距離を入力とし、各カテゴリが正解となる信頼性を出力するニューラルネットを提案する。バックプロパゲーション法の学習を行う際に、距離最小のカテゴリが入力カテゴリと一致するかどうかによって学習サンプルを分類し、教師信号の与え方を変化させる。これにより類似した距離入力に対して異なる教師信号を与える悪影響を低減し、学習効果の向上を図る。手書き数字を用いた認識実験を行ない、提案するニューラルネットが出力する信頼性値を用いて適切な認識・リジェクトが行なえることを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-11-12
著者
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