@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}
}