ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. ソフトウェア工学(SE)
  3. 2024
  4. 2024-SE-217

CNNモデルの内部活性化状態を用いた 訓練データセットのデバックとテスティング

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/237356
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/237356
0c1759b0-b90b-4212-befc-98e0b7a1c05f
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SE24217002.pdf IPSJ-SE24217002.pdf (2.4 MB)
Copyright (c) 2024 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
SE:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-07-18
タイトル
タイトル CNNモデルの内部活性化状態を用いた 訓練データセットのデバックとテスティング
タイトル
言語 en
タイトル Debugging and testing of training datasets using internal activation states of CNN models
言語
言語 jpn
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
信州大学工学部
著者所属
信州大学大学院総合理工学研究科
著者所属
信州大学工学部
著者所属
信州大学工学部
著者所属
国立情報学研究所
著者所属(英)
en
Sinshu University
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Engineering Sinshu University
著者所属(英)
en
Sinshu University
著者所属(英)
en
Sinshu University::National Institute of Informatics
著者名 大渕, 大地

× 大渕, 大地

大渕, 大地

Search repository
勝家, 拓巳

× 勝家, 拓巳

勝家, 拓巳

Search repository
岡野, 浩三

× 岡野, 浩三

岡野, 浩三

Search repository
小形, 真平

× 小形, 真平

小形, 真平

Search repository
中島, 震

× 中島, 震

中島, 震

Search repository
著者名(英) Daichi, Ofuchi

× Daichi, Ofuchi

en Daichi, Ofuchi

Search repository
Takumi, Katsuie

× Takumi, Katsuie

en Takumi, Katsuie

Search repository
Kozo, Okano

× Kozo, Okano

en Kozo, Okano

Search repository
Shinpei, Ogata

× Shinpei, Ogata

en Shinpei, Ogata

Search repository
Shin, Nakajima

× Shin, Nakajima

en Shin, Nakajima

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,人工知能 (AI) や機械学習の技術は様々な分野で成果をあげている.AI ソフトウェアをシステムに組み込むうえで,AI ソフトウェアの品質が重要視されている.NN モデルに対し,追加の訓練データセットのニューロンカバレッジ (NC) を計算し,その結果に基づいて外れ値の検出を行い,その外れ値を除去することでモデルの品質,特にロバスト性が向上する追加訓練データセットのデバッグ方法が知られている.そこで,本稿では先行研究の実験を CNN モデルに拡張し,CNN モデルでも先行研究と同じような成果を確認した.また,先行研究の手法を用いてロバスト性を維持したまま,正確性を向上するような追加訓練データを構築できることを確認した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Recently, Artificial Intelligence (AI) and machine learning technologies have made great achievements in various fields. The quality of AI software has become an important issue in integrating AI software into systems. There is a well-known method for debugging additional training datasets which improves the quality, especially robustness, of the model by calculating the Neuronal Coverage (NC) of the additional training datasets for the NN model, detecting outliers based on the results, and removing them. Therefore, in this paper, we extend the experiments of the previous study to CNN models and confirm the same results as in the previous study. We also confirmed that it is possible to construct an additional training dataset that improves the accuracy while maintaining the robustness using the method of the previous study.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10112981
書誌情報 研究報告ソフトウェア工学(SE)

巻 2024-SE-217, 号 2, p. 1-6, 発行日 2024-07-18
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8825
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
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 08:54:43.436205
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3