Browsing by Author "Tung, Yu-Wen"

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    利用AI生成圖像進行少樣本分類之研究
    (2024) 童彧彣; Tung, Yu-Wen
    本研究探討AI生成圖像應用於少樣本分類的問題，其任務是增加資料集中的樣本多樣性，以提高模型的分類能力。現有的數據擴充方法，如影像旋轉、縮放和使用生成對抗網路產生新樣本是基於現有少數樣本而生成圖像，此類方法會導致數據仍不夠多樣。因此本研究利用生成式AI模型(DALL-E)生成多樣化圖片，可以有效增加資料集的多樣性。然而，我們發現直接將生成圖像加入到真實圖像的訓練集會降低模型準確率，因為生成圖像和真實圖像的特徵空間存在距離。因此，我們提出一個特徵轉換器，將生成圖像特徵映射到真實圖像特徵空間，以縮短兩者特徵空間之間的距離。實驗結果表明，生成圖像映射到真實圖像的特徵空間可以增加樣本的分佈數量，進而提升模型的分類能力。
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    臺北市國小高年級學童飲食行為及其相關因素之研究
    (2016) 童鈺雯; Tung, Yu-Wen
    本研究旨在探討國小高年級學童之背景變項、身體意象與飲食行為的關係。以103學年度臺北市國小高年級學童為母群體，採分層集束抽樣法，利用自編結構式問卷蒐集資料，共得有效問卷1076份，研究結果如下： 一、本研究對象中過重及肥胖者占21.7%，而重要他人支持以「父母及家人」為主，其經常提醒的是「多吃蔬菜水果」及「少喝含糖飲料」。研究對象的飲食行為屬中上程度，其中以「每天吃早餐」、「不會把零食當正餐」及「每天固定吃三餐，不會省略某一餐」等表現較佳；而「喝含糖飲料」、「吃零食」及「吃蛋糕、麵包、甜甜圈、可頌等」等表現較差。 二、研究對象的飲食行為女生優於男生、高社經家庭者優於低社經家庭者；重要他人對其飲食行為的支持程度愈高，飲食行為的表現就愈佳。另外，研究對象身體意象愈正向者，其飲食行為也愈好。 三、研究對象之背景變項及身體意象可以有效預測飲食行為，並解釋其總變異量的7.1% ；其中「性別」、「家庭社經地位」、重要他人支持中的「同學及朋友的支持」及身體意象中的「身體各部位滿意度」為主要預測變項，且以「身體各部位滿意度」最具影響力。結果顯示，研究對象為女生、高家庭社經地位者、同學及朋友較支持者及對自己身體各部位滿意度較高者，有較好的飲食行為。