解釈可能なインタラクティブ深層学習

研究課題

体系的番号	JPMJAX190D
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJAX190D
研究代表者	谷林情報・システム研究機構, 国立情報学研究所, 特任研究員
研究期間 (年度)	2019 – 2021
概要	本研究は,ディープラーニングにおける2つの主要な難問:ラベル付けされた学習データの不足とディープラーニングがどのように機能したのかを探る解析能力の欠如を解決することを目的とします。私達は,ディープラーニングにおいてどのように決定したのかというその判断過程を解釈できるようにし,且つ画素単位のラベル付けを自動で行えるように人の視線とテクスチャ情報を統合した世界初のフレームワークを提案します。
研究領域	数理・情報のフロンティア

報告書

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