行動認識ニューラルネットの理解に向けたActivation Maximizaionの活用に関する検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2020-12-01
• タイトル: 行動認識ニューラルネットの理解に向けたActivation Maximizaionの活用に関する検討
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 行動識別
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者名: 吉村, 直也; 前川, 卓也; 原, 隆浩
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ウェアラブルセンサを用いた行動認識技術は，高齢者の見守りやヘルスケア，スマートホームなどのアプリケーションを実現するための基盤技術の 1 つであり，近年盛んに研究が行われている．行動認識技術の研究において，行動認識モデルとしてニューラルネットワークの利用が増加しているが，ネットワークの内部動作を解釈するための手法はまだ十分に検討されていない．ネットワークの内部動作が分析できるようになれば，学習したモデルの検証やモデル構成の改良などに活用することができる．画像処理分野では，ニューラルネットワークの内部的な機能を可視化する Activation Maximization（AM）という手法が提案されている．AM では，ネットワーク中の注目したユニットの出力を最大化する入力信号を生成することで，注目したユニットが抽出する特徴を可視化する．しかし，既存の AM は画像信号に対して最適化されており，加速度データを入力とするネットワークに直接適用すると，ノイズが多く解釈が難しい可視化結果となってしまう．本研究では，ノイズが少なく，実在する加速度データに近い信号を生成することを目指し，加速度信号に適した AM の手法を提案する．これを実現するため，本研究ではネットワーク中のユニットの出力値を用いて正則化を行う手法を提案する．提案手法は 2 つのデータセットを用いて，定性的・定量的に評価を行い，有効性を確認した．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11838947
• 書誌情報: 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）; 巻 2020-UBI-68, 号 13, p. 1-8, 発行日 2020-12-01
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8698
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会