@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00220863, author = {舩津, 朋和 and 波部, 斉 and 永岡, 隆 and 小塚, 健倫 and 根本, 充貴 and 山田, 誉大 and 吉田, 久 and 木村, 裕一 and 石井, 一成}, book = {第84回全国大会講演論文集}, issue = {1}, month = {Feb}, note = {Attention Branch NetworkのようなAttention Mapを学習させるモデルでは,Attention Map の学習と画像分類の学習を同時に行っている.しかし,同時に2種の学習を行っているため,適正な結果が得られずに精度が下がっている場合がある.そこで,損失関数の中でAttention Map の重要度を決める因子を動的に変化させる手法を提案する.提案手法では学習初期では Attention Map を重視しながら学習を進め,その後に画像分類の結果を重視した学習を行う.本論文では,CT画像によりCOVID-19肺炎識別を例にとり,提案手法による学習が効果的に働き,精度が向上することを示す.}, pages = {231--232}, publisher = {情報処理学会}, title = {学習時の注目領域重視度の動的調整による画像分類精度の改善}, volume = {2022}, year = {2022} }