| 講演名 | 2021-11-15 ［ポスター講演］埋め込みロス関数なしのDNN電子透かしの収束に関する考察 田中 拓朗(岡山大), 安井 達哉(岡山大), 栗林 稔(岡山大), 舩曵 信生(岡山大), |
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| 抄録(和) | ディープニューラルネットワーク（DNN）に関する知的財産権の保護は，DNNの学習に多大なコストがかかることや，DNNが社会に広く普及していることから，重要な課題であり，様々な手法が現在研究されている．我々は，埋め込み用の損失関数を用いず，重みパラメータの周波数成分に直接透かし情報を埋め込む手法を提案している．以前までの研究によって，提案手法での埋め込み操作は学習の収束に対して，ほとんど影響しない事を実験的に確認している．本論文では，提案手法での埋め込み操作が学習の収束に対して与える影響を，埋め込み操作が与える重みの変化量と学習による重みの変化量を比較することで，定量的に評価した．埋め込み操作が与える変化量は，学習による重みの変化量に比べると十分に小さく，学習の収束に対して大きな影響を与えないことを確認した．また，ResNet50に対しても提案手法を適用し，提案手法の汎用性についても確認した． |
| 抄録(英) | Intellectual Property Rights protection related to Deep Neural Networks is an important issue due to the high cost of training DNNs and the widespread use of DNNs in society. We have proposed a method to embed the watermark information directly into the frequency components of some weight parameters without using embedding loss. It has been experimentally shown that the embedding operation has little impact on the convergence of the training. In this paper, we quantitatively evaluate the impact of embedding on the convergence of the training. We also implement the embedding operation on the ResNet in order to check the versatility of the proposed method. |
| キーワード(和) | 電子透かし / DM-QIM法 / DNNモデル / ファインチューニング |
| キーワード(英) | watermarking / DM-QIM / DNN model / fine-tuning |
| 資料番号 | EA2021-35,EMM2021-62 |
| 発行日 | 2021-11-08 (EA, EMM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM / EA / ASJ-H |
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| 開催期間 | 2021/11/15(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ＜ビギナーズセッション＞応用／電気音響，コンテンツ処理，情報ハイディング，聴覚，一般 |
| テーマ（英） | [Beginners Session] Engineering/Electro Acoustics, Content Processing, Digital Watermarking, Psychological and Physiological Acoustics, and Related Topics |
| 委員長氏名（和） | 西村 竜一(NICT) / 梶川 嘉延(関西大) / 加藤 宏明(NICT) |
| 委員長氏名（英） | Ryoichi Nishimura(NICT) / Yoshinobu Kajikawa(Kansai Univ.) / 加藤 宏明(NICT) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 正明(都立大) / 市野 将嗣(電通大) / 古家 賢一(大分大) / 小山 翔一(東大) / 坂本 修一(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Masaaki Fujiyoshi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) / Kenichi Furuya(Oita Univ.) / Shoichi Koyama(Univ. of Tokyo) / 坂本 修一(東北大) |
| 幹事氏名（和） | 長谷川 まどか(宇都宮大) / 吉田 真紀(NICT) / 加古 達也(NTT) / 西浦 敬信(立命館大) / 橘 亮輔(東大) / 松井 淑恵(豊橋技科大) / 寺島 裕貴(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Madoka Hasegawa(Utsunomiya Univ.) / Maki Yoshida(NICT) / Tatsuya Kako(NTT) / Takanobu Nishiura(RitsumeikanUniv.) / 橘 亮輔(東大) / 松井 淑恵(豊橋技科大) / 寺島 裕貴(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 今泉 祥子(千葉大) / 高嶋 洋一(開志専門職大) / 若林 佑幸(都立大) / 小松 達也(LINE) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shoko Imaizumi(Chiba Univ.) / Youichi Takashima(Kaishi Professional Univ.) / Yukou Wakabayashi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Tatsuya Komatsu(LINE) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Enriched MultiMedia / Technical Committee on Engineering Acoustics / Auditory Research Meeting |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］埋め込みロス関数なしのDNN電子透かしの収束に関する考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] A Study on Convergency of DNN Watermarking without Embedding Loss Function |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 電子透かし / watermarking |
| キーワード(2)（和/英） | DM-QIM法 / DM-QIM |
| キーワード(3)（和/英） | DNNモデル / DNN model |
| キーワード(4)（和/英） | ファインチューニング / fine-tuning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田中 拓朗 / Takuro Tanaka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 岡山大学(略称：岡山大) Okayama University(略称：Okayama Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 安井 達哉 / Tatsuya Yasui |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 岡山大学(略称：岡山大) Okayama University(略称：Okayama Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 栗林 稔 / Minoru Kuribayashi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 岡山大学(略称：岡山大) Okayama University(略称：Okayama Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 舩曵 信生 / Nobuo Funabiki |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 岡山大学(略称：岡山大) Okayama University(略称：Okayama Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-11-15 |
| 資料番号 | EA2021-35,EMM2021-62 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | EA-246,EMM-247 |
| ページ範囲 | pp.49-54(EA), pp.49-54(EMM), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-11-08 (EA, EMM) |