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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-29 15:25 画像分類ネットワークにおける学習データセットの出力層での分布の可視化と解析 ○望月義彦（埼玉工大）・藤木 淳（福岡大）・江口 脩（青森大）・大山 航（東京電機大）  PRMU2024-14 |
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| 抄録 | （和） | 画像分類ネットワークの学習では，用いられるデータセットのデータ件数が十分な認識性能を得るためには不足していると考えられる場合に，データセットの画像に変形や加工を行うことによって画像のバリエーションを増やす「データ拡張」が行われる． しかし，データ拡張にはドメイン知識を考慮する必要があったり， データセット内の全てのデータに画像処理を行うため， データ拡張に大きな計算コストが必要となるという問題がある． データセットの特徴空間における分布がクラス間の識別率にどのように影響するかを定量的， もしくは定性的に評価できれば， この評価指標を用いた効率的なデータ拡張や， より認識性能の高いネットワークの再設計への活用が期待できる． そこで本研究では， データセットが出力層でどのように分布するかを可視化し， 識別境界付近のデータ拡張の分布や誤識別の様子などを調べる． また，出力層から入力データを復元する逆写像学習により， 識別境界の決定に重要なデータがどのようであるものかの分析を試みる． |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | ニューラルネットワーク / データセット / 可視化 / 逆写像学習 / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 281, PRMU2024-14, pp. 32-37, 2024年11月. | |
| 資料番号 | PRMU2024-14 | |
| 発行日 | 2024-11-22 (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 | PRMU2024-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM IPSJ-CGVI IPSJ-DCC |
| 開催期間 | 2024-11-29 - 2024-11-30 |
| 開催地（和） | 福井工業大学 福井キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 生成・創造のためのCV/CG/DCC/PR技術 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2024-11-PRMU-CVIM-CGVI-DCC |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 画像分類ネットワークにおける学習データセットの出力層での分布の可視化と解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / |
| キーワード(2)（和/英） | データセット / |
| キーワード(3)（和/英） | 可視化 / |
| キーワード(4)（和/英） | 逆写像学習 / |
| 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） | 望月 義彦 / / |
| 第1著者 所属（和/英） | 埼玉工業大学 (略称： 埼玉工大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤木 淳 / / |
| 第2著者 所属（和/英） | 福岡大学 (略称： 福岡大) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 江口 脩 / / |
| 第3著者 所属（和/英） | 青森大学 (略称： 青森大) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大山 航 / / |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-29 15:25:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2024-14 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.281 |
| ページ範囲 | pp.32-37 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-11-22 (PRMU) |
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