深層学習における分類パターンの解釈支援
2018 年 2018 巻 AM-20 号 p. 02-
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2018 年 2018 巻 AM-20 号 p. 02-
近年，深層学習を用いた応用研究が進められる中，出力を導く具体的な分類パターンの解釈が重要な課題となってきている．そこで本研究では，文章の分類問題を例として，出力を導くネットワークの一部を可視化し，支援機能により補助的な情報を提示することで，分類パターンの解釈を支援する．これにより，この解釈に基づいた新たな知見を，人間が獲得できる環境の構築を目指す．また，提案する支援機能による分類パターン解釈の有効性を実験により検証した．
