Deep Learning
学術論文（J）
Attention mapを介したDeep Neural Networkへの人の知見の組み込み
- Author
- 三津原将弘, 福井宏, 坂下祐輔, 緒方貴紀, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- 電子情報通信学会論文誌, Vol. J104-D, No. 11, pp. 796-807, 2021
深層学習をHuman in the loop (HITL)に組み込んでネットワークの出力を人手で適切に調整することは，膨大なパラメータをもつことから，困難とされている．本論文では，視覚的説明に用いられるAttention mapを介して，人の知見を深層学習に導入するための新しいフレームワークを提案する．我々は，Attention mapを人の知見により手動で修正して，Attention機構に応用することで認識結果を調整できる特性を発見した．この特性を応用して，人手で修正したAttention mapを用いてネットワークをファインチューニングする手法を提案する．提案手法は，出力されたAttention mapが人手で修正したAttention mapと対応するようにネットワークのパラメータを更新する．これにより，人の知見を考慮したAttention mapの出力と認識精度の向上が可能となる．評価実験では，提案手法による認識精度の向上と，人の知見を考慮した判断根拠のより明確なAttention mapの獲得が可能となることを示す．