discriminator

[アメリカ]/dɪ'skrɪmɪneɪtə/
[イギリス]/dɪ'skrɪmə,netɚ/
頻度: 非常に高い

日本語訳

n. 識別子
Word Forms

例文

age should not be used as a primary discriminator in recruitment.

採用において年齢を主要な識別子として使用すべきではありません。

This circuit can be widely used in input amplitude discriminator and anticoincidence test.

この回路は入力振幅識別器と逆コインシデンステストに広く使用できます。

The discriminator in the machine learning model helps distinguish between real and fake data.

機械学習モデルの識別器は、実データと偽データを区別するのに役立ちます。

The discriminator is a key component in adversarial networks.

識別器は敵対的ネットワークの重要なコンポーネントです。

The discriminator plays a crucial role in identifying patterns in data.

識別器はデータ内のパターンを特定する上で重要な役割を果たします。

Training a discriminator requires a large dataset of labeled examples.

識別器を訓練するには、ラベル付きの大規模データセットが必要です。

The discriminator's job is to determine the authenticity of input data.

識別器の仕事は、入力データの真偽を判断することです。

A good discriminator can effectively separate different classes of data.

良い識別器は、異なるデータクラスを効果的に分離できます。

The discriminator helps improve the overall performance of the machine learning model.

識別器は機械学習モデルの全体的なパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

The accuracy of the discriminator impacts the quality of the model's predictions.

識別器の精度はモデルの予測の質に影響を与えます。

The discriminator is trained to minimize the classification error.

識別器は分類エラーを最小化するように訓練されます。

In a GAN, the generator and discriminator work in tandem to improve the model's output.

GANでは、生成器と識別器が連携してモデルの出力を改善します。

ネイティブの例文

I swear, the time of the harassers and the bullies and the discriminators is coming to an end.

私は誓います、嫌がらせをする者やいじめっ子、差別者の時代は終わりを迎えようとしています。

出典: TED Talks (Video Edition) June 2020 Collection

The generator network tries to create more and more realistic images, and these are passed to the discriminator network which tries to learn the difference between real photographs and fake, forged images.

ジェネレーターネットワークは、ますますリアルな画像を生成しようとし、これらは本物の写真と偽造された画像の違いを学ぼうとする識別者ネットワークに渡されます。

出典: Two-Minute Paper

This is a machine-learning model with two networks: a discriminator, whose job it is to determine whether something is true or false, and a generator, whose job it is to generate synthetic media.

これは、何かが真実か偽りかを判断する役割を持つ識別者と、合成メディアを生成する役割を持つジェネレーターという2つのネットワークを持つ機械学習モデルです。

出典: TED Talks (Audio Version) December 2019 Collection

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