| 講演名 | 2020-10-09 ［ショートペーパー］Deep Setsの挙動解析 神田 敬佑(九大), 内田 誠一(九大), |
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| 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． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | Deep Sets / 表現学習 / 深層学習 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | PRMU2020-30 |
| 発行日 | 2020-10-02 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2020/10/9(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Virtual |
| テーマ（和） | 人に関わる認識・理解 |
| テーマ（英） | Recognition and understating of human |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 洋一(東大) |
| 委員長氏名（英） | Yoichi Sato(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 木村 昭悟(NTT) / 岩村 雅一(阪府大) |
| 副委員長氏名（英） | Akisato Kimura(NTT) / Masakazu Iwamura(Osaka Pref. Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 内田 祐介(Mobility Technologies) / 山下 隆義(中部大) |
| 幹事氏名（英） | Yusuke Uchida(Mobility Technologies) / Takayoshi Yamashita(Chubu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 柴田 剛志(NTT) / 西山 正志(鳥取大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takashi Shibata(NTT) / Masashi Nishiyama(Tottori Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ショートペーパー］Deep Setsの挙動解析 |
| サブタイトル（和） | 文字画像を対象とした可視化 |
| タイトル（英） | [Short Paper] Analysis of DeepSets |
| サブタイトル（和） | * |
| キーワード(1)（和/英） | Deep Sets |
| キーワード(2)（和/英） | 表現学習 |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 神田 敬佑 / Keisuke Kanda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 内田 誠一 / Seiichi Uchida |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-10-09 |
| 資料番号 | PRMU2020-30 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | PRMU-187 |
| ページ範囲 | pp.79-83(PRMU), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-10-02 (PRMU) |