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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-03 13:25 受容野の最適刺激を用いた畳込みニューラルネットワークの可視化手法 ○小林源太・庄野 逸（電通大）  NC2020-47 |
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| 抄録 | （和） | 画像処理分野において畳込みニューラルネットワークは高い性能を示しており，様々な解釈の方法が提案されている． 例えば，特定のニューロンが最大となる入力画像を求める方法があるが，最適化によって様々な解が示されることがある． 我々はより安定な可視化手法として受容野と最適刺激を用いた手法を提案する． ImageNetを学習したResNetとスキップ接続がないPlainNetに対し適用し，提案手法の有効性を示す． 結果として，スキップ接続特有の性質を確認することができた． |
| （英） | Convolutional neural networks have shown high performance at image processing task, and they are interpreted by various methods. For instance, there are visualization methods to estimate an input image by maximizing the activation of a neuron. These methods have the problem that shows various solutions by optimization methods. Here, we propose a visualization method using the preferred stimulus in the receptive field. We apply our method to ResNet and PlainNet without skip connection trained on ImageNet. Consequently, we show the effectiveness and confirm the properties of skip connection. |
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| キーワード | （和） | 畳込みニューラルネットワーク / 受容野 / 可視化手法 / 最適刺激 / Residual Network / / / |
| （英） | Convolutional Neural Network / Receptive Field / Visualization / Preferred Stimulus / Residual Network / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 403, NC2020-47, pp. 25-30, 2021年3月. | |
| 資料番号 | NC2020-47 | |
| 発行日 | 2021-02-24 (NC) | |
| 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 | NC2020-47 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2021-03-03 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | Neuro Computing, Medical Engineering, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2021-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 受容野の最適刺激を用いた畳込みニューラルネットワークの可視化手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Visualization of CNNs using Preferred Stimulus in Receptive Fields |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 畳込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | 受容野 / Receptive Field |
| キーワード(3)（和/英） | 可視化手法 / Visualization |
| キーワード(4)（和/英） | 最適刺激 / Preferred Stimulus |
| キーワード(5)（和/英） | Residual Network / Residual Network |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 小林 源太 / Genta Kobayashi / コバヤシ ゲンタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 庄野 逸 / Hayaru Shouno / |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-03 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2020-47 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.403 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-24 (NC) |
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