あらまし
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Attention mapを介したDeep Neural Networkへの人の知見の組み込み 三津原 将弘 福井 宏 坂下 祐輔 緒方 貴紀 平川 翼 山下 隆義 藤吉 弘亘 誌名 電子情報通信学会論文誌 D Vol.J104-D No.11 pp.796-807 発行日: 2021/11/01 早期公開日: 2021/07/20 Online ISSN: 1881-0225 DOI: 10.14923/transinfj.2021JDP7006 論文種別: 論文 専門分野: 画像認識，コンピュータビジョン キーワード: 視覚的説明, 人間参加型, Attention機構, 物体認識, 詳細画像識別, 本文: PDF(65.6MB)>>
あらまし: 深層学習をHuman in the loop (HITL)に組み込んでネットワークの出力を人手で適切に調整することは，膨大なパラメータをもつことから，困難とされている．本論文では，視覚的説明に用いられるAttention mapを介して，人の知見を深層学習に導入するための新しいフレームワークを提案する．我々は，Attention mapを人の知見により手動で修正して，Attention機構に応用することで認識結果を調整できる特性を発見した．この特性を応用して，人手で修正したAttention mapを用いてネットワークをファインチューニングする手法を提案する．提案手法は，出力されたAttention mapが人手で修正したAttention mapと対応するようにネットワークのパラメータを更新する．これにより，人の知見を考慮したAttention mapの出力と認識精度の向上が可能となる．評価実験では，提案手法による認識精度の向上と，人の知見を考慮した判断根拠のより明確なAttention mapの獲得が可能となることを示す． | |||||
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