Deep Neural Network(DNN)を用いた従来の画像認識法は主に1つのネットワークを用いていたため、限界があった。ここでは、複数のDNNを統合することにより、1つのネットワークでは得られないような特徴表現を得ることができる。例えば、2つのネットワークの構造を変えたり、異なるロス関数を用いることにより、ネットワークの特性を変えることができる。これらを統合、協調させることにより、1つのネットワークでは得られない情報を得ることができる。これにより画像認識の精度を向上させることができた。これらの成果は医学、細胞生物学、材料科学、土木工学などの異分野にもそのまま利用することできる。
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