講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-10-09 15:30
[ショートペーパー]Deep Setsの挙動解析 ~ 文字画像を対象とした可視化 ~ ○神田敬佑・内田誠一(九大) PRMU2020-30 |
抄録 |
(和) |
Deep Setsとは深層学習で集合を扱うための構造である. 深層学習モデルの多くは入力が固定次元だが,Deep Setにより要素数可変で順不同な要素が入力可能となる. ただし,その挙動を直感的に理解することは難しい. 本研究ではDeep Setsの解析を目的として,画像から切り出したパッチ集合を入力とする分類モデルを利用した. 文字画像の分類を学習したモデルの入出力と潜在空間の関係性を可視化し,それらの傾向やモデルの働きを観察することでDeep Setsの挙動を解析した. |
(英) |
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キーワード |
(和) |
Deep Sets / 表現学習 / 深層学習 / / / / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 187, PRMU2020-30, pp. 79-83, 2020年10月. |
資料番号 |
PRMU2020-30 |
発行日 |
2020-10-02 (PRMU) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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PRMU2020-30 |