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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-18 17:00 ノイズ付加に伴う貢献度パターン変動に基づく領域抽出AIの特性評価手法 ○森 靖英・浜 直史・恵木正史（日立）  PRMU2020-67 |
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| 抄録 | （和） | 機械学習を用いた画像認識AIは，一般にその処理がブラックボックス化されており，運用においては動作特性の把握が課題となっている．画像分類AIでは出力結果に対する画像中の各場所の貢献度を算出して，その分布が適切であるのかを見る手法がXAI（eXplainable AI）の一手法として広く用いられている．一方，領域抽出AIでは出力に対する画像中の各場所の貢献度は画像分類AIのように単純には算出できない．本報告では，領域抽出AIに対して貢献度を算出する一手順を考案し，付加ノイズによってその貢献度のパターンがどのように変化するかを見ることによるAI特性評価手順を提案する．実験の結果，領域抽出AIの動作特性を把握できる見込みを得た． |
| （英） | The processing of image recognition AI using machine learning is generally black-boxed, and grasping the operating characteristics is an issue. In the classification AI, a method of calculating the contribution of each place in the image to the output result is widely used as a method of XAI (eXplainable AI). On the other hand, in the region extraction AI, the contribution of each place in the image to the output cannot be calculated simply like the classification AI. In this report, we develop a procedure to calculate the degree of contribution to the region extraction AI, and propose an AI characteristic evaluation procedure by observing how the pattern of the degree of contribution changes due to added noise. As a result of the experiment, it was suggested that the region extraction AI operation characteristics could be grasped. | |
| キーワード | （和） | AI / XAI / 説明可能な人工知能 / 画像認識 / 画像分類 / 領域抽出 / / |
| （英） | AI / XAI / explainable AI / image recognition / image classification / region extraction / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 300, PRMU2020-67, pp. 166-171, 2020年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-67 | |
| 発行日 | 2020-12-10 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2020-67 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2020-12-17 - 2020-12-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 転移学習・少数データからの学習 |
| テーマ（英） | Transfer learning and few shot learning |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2020-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ノイズ付加に伴う貢献度パターン変動に基づく領域抽出AIの特性評価手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An evaluation method of area detection AI based on contribution pattern variation with noise addition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | AI / AI |
| キーワード(2)（和/英） | XAI / XAI |
| キーワード(3)（和/英） | 説明可能な人工知能 / explainable AI |
| キーワード(4)（和/英） | 画像認識 / image recognition |
| キーワード(5)（和/英） | 画像分類 / image classification |
| キーワード(6)（和/英） | 領域抽出 / region extraction |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 靖英 / Yasuhide Mori / モリ ヤスヒデ |
| 第1著者 所属（和/英） | (株)日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浜 直史 / Naofumi Hama / ハマ ナオフミ |
| 第2著者 所属（和/英） | (株)日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 恵木 正史 / Masashi Egi / エギ マサシ |
| 第3著者 所属（和/英） | (株)日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-18 17:00:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-67 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.300 |
| ページ範囲 | pp.166-171 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-12-10 (PRMU) |
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