機械学習とコンピュータービジョンにおける Scrimer アーキテクチャを理解する

スクライマーは、機械学習とコンピュータービジョンの文脈で使用される用語で、分類と回帰の両方の出力を必要とするタスクを適切に実行するように設計されたニューラルネットワークアーキテクチャの一種を指します。「スクライマー」という名前は、「スクリム」（メッシュまたはネットの一種）と、連続的な結果変数を予測するモデルを指す「リグレッサー」という単語に由来しています。スクライマーは、両方を予測するように訓練されたニューラルネットワークです。クラスラベルと連続値（画像内の座標など）。ネットワークは複数のブランチで構成され、それぞれが入力データを異なる方法で処理します。 1 つのブランチはクラスラベルの予測を担当し、もう 1 つのブランチは連続値の予測を担当します。これら 2 つのブランチの出力が結合されて、最終出力が生成されます。Scrimer アーキテクチャは、分類と回帰の両方の出力が必要な、オブジェクトの検出やセグメンテーションなど、さまざまなコンピュータービジョンタスクで効果的であることが示されています。これらは、自然言語処理や、カテゴリ出力と連続出力の両方が必要なその他のアプリケーションでも使用されています。