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  1. 全国大会
  2. 81回
  3. データとウェブ

ノイズを用いた深層学習における学習モデルの解釈性に関する一考察

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196213
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196213
da74bc71-9443-4670-b4fa-554db91691a9
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z81-4Q-07.pdf IPSJ-Z81-4Q-07.pdf (713.0 kB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2019-02-28
タイトル
タイトル ノイズを用いた深層学習における学習モデルの解釈性に関する一考察
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 データとウェブ
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
工学院大
著者所属
工学院大
著者所属
工学院大
著者名 中村, 鴻介

× 中村, 鴻介

中村, 鴻介

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佐藤, 悠祐

× 佐藤, 悠祐

佐藤, 悠祐

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山口, 実靖

× 山口, 実靖

山口, 実靖

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 深層学習は自然言語処理・画像認識などの問題に対して従来の機械学習手法よりも高性能な推論が可能である.しかしながら,深層学習モデルは,推論の判断根拠がわからず,判断された過程が重要な場合に根拠が提示できないという問題点がある.本研究では深層学習の判断根拠を示すことに取り組む.本稿では,判断根拠を示すためのアプローチとして,モデルにある入力を加えたときの勾配の大きさを可視化する手法に着目し,判断根拠の提示について考察を行う.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第81回全国大会講演論文集

巻 2019, 号 1, p. 445-446, 発行日 2019-02-28
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 22:49:31.645698
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