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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-11-28 13:50 CNNの潜在変数の分布に関する考察 ○代 美月・神野健哉（東京都市大）  NLP2023-65 |
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| 抄録 | （和） | ニューラルネットワークの出力決定メカニズムがどのように機能しているのかを完全に理解することは， 重要な問題である.本稿では畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の画像分類モデルを対象とし，モデルの内部 動作を解明する試みを行う.具体的には，CNN の最終層直前の表現を二次元空間に圧縮し，その結果をプロットする ことで，モデルの内部における潜在空間での特徴量を視覚化する.このアプローチにより，モデルが誤分類を犯す原 因となる特徴量の分布を解析する.この結果に基づき，本稿では分類精度を損なうことなく潜在空間をより解釈でき るように変換するように学習するための新たな手法を提案する.提案手法の妥当性を検証するために，これまでに提 案されている Centre Loss 法との比較分析を行う. |
| （英） | Abstract Fully comprehending the output decision mechanisms of neural networks is a critical challenge. This article focuses on Convolutional Neural Networks (CNNs) for image classification tasks and endeavors to elucidate the internal operations of such models. Specifically, we compress representations from the penultimate layer of CNNs into a two-dimensional space and plot the outcomes to visualize feature distributions within the latent space of the model. This approach facilitates the analysis of feature distributions that may contribute to misclassifications by the model. Building upon these findings, the paper proposes a novel method to train the model to transform the latent space into a more interpretable form without compromising classification accuracy. To validate the effectiveness of the proposed method, we conduct a comparative analysis with the previously proposed Centre Loss technique. | |
| キーワード | （和） | 画像分類 / 畳み込みニューラルネットワーク / 潜在空間 / Center Loss / / / / |
| （英） | Image Classification / Convolutional Neural Network / Latent Space / Center Loss / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 287, NLP2023-65, pp. 31-34, 2023年11月. | |
| 資料番号 | NLP2023-65 | |
| 発行日 | 2023-11-21 (NLP) | |
| 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 | NLP2023-65 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2023-11-28 - 2023-11-29 |
| 開催地（和） | 名護市産業支援センター |
| 開催地（英） | Nago city commerce and industry association |
| テーマ（和） | NLP, 一般 |
| テーマ（英） | NLP, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2023-11-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CNNの潜在変数の分布に関する考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Considerations on the distribution of latent variables in CNNs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像分類 / Image Classification |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | 潜在空間 / Latent Space |
| キーワード(4)（和/英） | Center Loss / Center Loss |
| 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） | 代 美月 / Mizuki Dai / ダイ ミヅキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神野 健哉 / Kenya Jin'no / ジンノ ケンヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-11-28 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2023-65 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.287 |
| ページ範囲 | pp.31-34 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-11-21 (NLP) |
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