本研究では、画像の識別にかかるコストを減らすことを目的として、事前学習したニューラルネットから抽出した特徴量の分布を利用した識別手法について検討した。検討した手法は、事前学習したニューラルネットから入力データの性質を特徴量として抽出する段階と、特徴量の分布を利用して識別を行う段階の二つからなる。有効性を検証するため、同じ特徴量を用いた他の手法と比較する実験を行なった。その結果、本手法は他の手法よりも分布をよくとらえており高い識別率が得られるとわかった。また、ニューラルネットの出力に近い層から抽出した特徴の方が識別に有効であることもわかった。
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