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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-05 14:10 深層学習モデルの判断根拠を利用した偏りを持つデータセットに対する精度向上 ○足立一樹・山口真弥（NTT）  PRMU2020-93 |
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| 抄録 | （和） | 深層学習の訓練データセットは多様な特徴を持ったデータを含むことが望ましいが，実際にはタスクに無関係な特徴の偏りを持つデータセットが作られやすい．このため，タスクに関係のない特徴に偏りを持つデータセットで学習したモデルは入力データ分布の変化に対して精度が低下しやすい問題がある．本稿ではこの問題への対処を目的として，画像変換手法によるモデルが着目するべき特徴の検出と，判断根拠を活用して着目するべき特徴に対して重み付けする手法を提案する． |
| （英） | Although it is desirable that training datasets for deep learning have diverse features, datasets that have biased features irrelevant to target tasks are likely to be created actually. Deep learning models trained on such biased datasets degrade its accuracy toward input distribution shift. To tackle this problem, we propose Independent Feature Focusing (IFF), the method to detect features on which models should focus and regularize its attribution to improve accuracy. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 判断根拠 / バイアス / / / / / |
| （英） | Deep learning / Explanation / Dataset bias / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 409, PRMU2020-93, pp. 139-144, 2021年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-93 | |
| 発行日 | 2021-02-25 (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 | PRMU2020-93 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2021-03-04 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 特殊な環境下におけるCV・ パターン認識 |
| テーマ（英） | Computer Vision and Pattern Recognition for specific environment |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-03-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習モデルの判断根拠を利用した偏りを持つデータセットに対する精度向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improving Accuracy on Biased Datasets via Explanations of Deep Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 判断根拠 / Explanation |
| キーワード(3)（和/英） | バイアス / Dataset bias |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 足立 一樹 / Kazuki Adachi / アダチ カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山口 真弥 / Shin'ya Yamaguchi / ヤマグチ シンヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-05 14:10:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-93 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.139-144 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) |
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