| Project/Area Number |
21J14143
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | Hosei University |
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| Research Fellow |
北田 俊輔 法政大学, 理工学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2021-04-28 – 2023-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2022: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2021: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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| Outline of Research at the Start |
人工知能技術の核を成している深層学習は、従来の古典的な手法と比べてタスクに対する予測性能が非常に高い反面、具体的な予測の過程を解釈しづらい問題がある。深層学習モデルの予測を解釈する上で注意機構の重みを利用した方法が盛んに研究されているが、この機構は微小なノイズや摂動に脆弱であることが知られている。本研究では敵対的学習と呼ばれる、モデルをあえて騙すような摂動を付加する学習法に着目し、これを注意機構に応用することで摂動に頑健で解釈性の高い予測の根拠を提示可能な深層学習モデルの確立を目的とする。更に注意機構の重みを利用した予測の解釈法が提示する根拠に対する評価指標を確立し、モデルの解釈性を評価する。
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