20201029

Recently, the time series data is increasing in various fields by the development of technologies such as sensors, and data analysis for such data is required for various purposes.

I propose a method to extract the features from time series data, using reservoir computing for low-cost and high-speed calculation.

In this seminar, I will show the performance of reservoir computing.

【論文紹介】畳み込みニューラルネットワーク分類器のパフォーマンスを向上させるために、CutMix拡張戦略を提案する。パッチはトレーニング画像間でカットアンドペーストされ、グラウンドトゥルースラベルもパッチの面積に比例して混合される。トレーニングピクセルを効率的に使用し、地域ドロップアウトの正則化効果を維持することにより、CutMixは、CIFARおよびImageNet分類タスク、およびImageNetの弱教師ありローカリゼーションタスクで、最先端の拡張戦略を一貫して上回る。