あらまし
|
本文PDFファイルを閲覧するには，ログインする必要があります. 左メニューよりログインして下さい. |
|
事前定義計算モジュールの組込みによる隠れパラメータの誘導と深層学習の性能向上 施 真琴 内海 章 山添 大丈 李 周浩 誌名 電子情報通信学会論文誌 D Vol.J106-D No.4 pp.268-276 発行日: 2023/04/01 早期公開日: 2022/12/02 Online ISSN: 1881-0225 DOI: 10.14923/transinfj.2022PDP0026 論文種別: 特集論文 (学生論文特集) 専門分野: 人工知能，データマイニング キーワード: 事前定義計算モジュール, 隠れパラメータ誘導, 深層学習, 眼球中心位置推定, 本文: PDF(4.9MB)>>
あらまし: 従来の深層学習の多くは，与えられた入出力データに対して推定誤差を最小化するend-to-endの学習過程を採用している．そのため，学習後のネットワークが機能するメカニズムを理解することは困難であった．一方で，我々は対象タスクに関するパラメータ間の関係（例えば，物体の運動やカメラ投影など）について事前に十分な知識をもつ場合が少なくない．本論文では，このような対象タスクに関する既知の関係を，事前定義された計算モジュールとしてニューラルネットワークに統合する方法を提案する．統合されたネットワークは，従来と同様のend-to-endの学習を可能としながら，その学習過程では，組み込まれた計算モジュールが必要とする隠れパラメータを推定するネットワークが自動的に誘導される．実験では，提案手法を顔画像から2次元眼球位置を推定するタスクに適用し，透視投影の幾何学的計算を行う計算モジュールをニューラルネットワークに組み込んだ．実験の結果，計算モジュールの組込みによって2次元眼球位置推定精度が向上すること，統合されたネットワークが隠れパラメータである3次元眼球位置の推定機能を獲得していることを確認した． | |||||
|
