Negative Learning to Prevent Undesirable Misclassification

Kazuki Egashira, Atsuyuki Miyai, Qing Yu, Go Irie, Kiyoharu Aizawa

研究成果: Article査読

抄録

We propose a novel classification problem setting where Undesirable Classes (UCs) are defined for each class. UC is the class you specifically want to avoid misclassifying. To address this setting, we propose a framework to reduce the probabilities for UCs while increasing the probability for a correct class.

本文言語English
ページ(範囲)144-147
ページ数4
ジャーナルIEICE Transactions on Information and Systems
E107.D
1
DOI
出版ステータスPublished - 1月 2024

フィンガープリント

「Negative Learning to Prevent Undesirable Misclassification」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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