主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2023年度人工知能学会全国大会(第37回)
回次: 37
開催地: 熊本城ホール+オンライン
開催日: 2023/06/06 - 2023/06/09
各潜在変数の役割を検討するために,スキップ接続を含むencoder-decoderモデルと立体画像のデータセットを作成する.各層で最も浅い潜在変数から順に,latent1からlatent4と名前をつけた.立体画像のデータセットは,立体の種類や辺の長さを大きく変化させることで画像のバリエーションを増やしている.特定の潜在変数のみをスキップ接続を用いて結合させたり,結合させなかったりすることにより,潜在変数の役割を確認する.実験の結果,latent1が入出力の共通部分の情報,latent2は回転させる立体と回転の情報を抽出し,latent3とlatent4が生成画像の品質を向上させる情報を抽出すると推測している.このように画像のバリエーションを増やしても,潜在変数の役割は変化しないことを確認した.