NNを用いた打音によるRC梁部材の載荷履歴判定結果に及ぼす誤ラベルデータの混入の影響とその除去方法

抄録

本研究は，ニューラルネットワーク（NN）モデルを用いた打音による鉄筋コンクリート（RC）梁部材の載荷履歴の有無の判定において，陰性教師データ中への正常ラベルと整合しない誤ったデータ（誤ラベルデータ）の混入が判定結果に及ぼす影響と，局所外れ値因子法（LOF）を用いた誤ラベルデータの除去方法について検討を行ったものである．その結果，陰性教師データ中に誤ラベルデータが混入した場合，誤ラベルデータ混入無しの場合に比べて真陽性率が低下傾向を示すことを確認した．また，その数に限りはあるが，LOFを用いることで陰性教師データ中に混入した誤ラベルデータをある程度まで除去することが可能であり，除去後の教師データを用いた判定においては，誤ラベルデータ混入無しの場合と同等の真陽性率が得られることがわかった．