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2022 Fiscal Year Annual Research Report

ディープラーニングのホワイトボックス化に関する研究

Research Project

Project/Area Number 18H04106
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

岡田 真人  東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 永田 賢二  国立研究開発法人物質・材料研究機構, 統合型材料開発・情報基盤部門, 主任研究員 (10556062)
楽 詠コウ  青山学院大学, 理工学部, 准教授 (30612923)
庄野 逸  電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (50263231)
Project Period (FY) 2018-04-01 – 2023-03-31
Keywords深層学習畳み込みニューラルネットワーク / 人工知能
Outline of Annual Research Achievements

今年度は,深層学習畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)における並進対称性と識別率に関する調査を行った.その結果,現在の提案されているDCNNは,並進対称入力に対する頑健性が弱くなっており,入力画像のシフトに対して識別制度が左右されることが判明した.そこで,ニューラルネットワークの構造を変更せずに,並進対称入力に対応させるためのロス関数を提案し,画像のシフトに対する頑健性を向上させることに成功した.
ヒトが書いた絵画例示画像を元に、描写対象物の照明・視点・幾何情報から、ストローク(筆跡)を自動合成するためのホワイトボックス化されたモデル化を進め、ゴッホ調油彩画スタイルからなるアニメーションを、フレーム間のコヒーレンスを保つ形でコンピュータが自動合成できる方法を開発した。また、雲や煙などの硬い表面を持たないボリューメトリックな物体への応用や、水彩画などの半透明画材への応用を研究した。
DCNNによるパターン認識の研究は近年飛躍的に発展している.DCNNは脳の一次視覚野(V1)を模擬して構築されている.一方,脳内のパターン情報処理はV1からTE野に渡ってなされる.顔などの複雑なパターンの情報処理をする場合,TE野では時間的初期に大まかな分類をし,その後詳細な分類を行う.このような時間的な情報表現の変化はV1のみの性質を反映したDCNNでは再現されていなかった.この特性の差異に注目することで,TE野の時間特性までも模擬するニューラルネットワークモデルを構築することができると考えられる.そのために,本研究では脳内のカテゴリー情報の処理過程を明らかにすることを試みる.特に,本発表ではTE野と視覚情報処理においてTE野の前にある領野であるTEO野のニューロン活動を記録した実験で得られた結果を解析することでTE野とTEO野とのニューロン特性の差異を議論する.

Research Progress Status

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

  • Research Products

    (8 results)

All 2023 2022

All Journal Article (5 results) (of which Peer Reviewed: 5 results,  Open Access: 5 results) Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results)

  • [Journal Article] Adversarial Training with Knowledge Distillation Considering Intermediate Representations in CNNs2023

    • Author(s)
      Higuchi Hikaru、Suzuki Satoshi、Shouno Hayaru
    • Journal Title

      ICONIP2022

      Volume: - Pages: 683~691

    • DOI

      10.1007/978-981-99-1639-9_57

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Fracture mode classification by texture analysis of fracture surface scanning electron microscope images2022

    • Author(s)
      Endo Akihiro、Furuya Yoshiyuki、Nagata Kenji、Yoshikawa Hideki、Shouno Hayaru
    • Journal Title

      Science and Technology of Advanced Materials: Methods

      Volume: 2 Pages: 129~138

    • DOI

      10.1080/27660400.2022.2065185

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Knowledge Transferred Fine-Tuning: Convolutional Neural Network Is Born Again With Anti-Aliasing Even in Data-Limited Situations2022

    • Author(s)
      Suzuki Satoshi、Takeda Shoichiro、Makishima Naoki、Ando Atsushi、Masumura Ryo、Shouno Hayaru
    • Journal Title

      IEEE Access

      Volume: 10 Pages: 68384~68396

    • DOI

      10.1109/ACCESS.2022.3186101

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Stroke Transfer: Example-based Synthesis of Animatable Stroke Styles2022

    • Author(s)
      Todo Hideki、Kobayashi Kunihiko、Katsuragi Jin、Shimotahira Haruna、Kaji Shizuo、Yue Yonghao
    • Journal Title

      SIGGRAPH2022

      Volume: 54 Pages: 1~10

    • DOI

      10.1145/3528233.3530703

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Recurrent Connections Might Be Important for Hierarchical Categorization2022

    • Author(s)
      Matsumoto Narihisa、Taguchi Yusuke、Shimizu Masaumi、Katakami Shun、Okada Masato、Sugase-Miyamoto Yasuko
    • Journal Title

      Frontiers in Systems Neuroscience

      Volume: 16 Pages: 1~6

    • DOI

      10.3389/fnsys.2022.805990

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Adversarial Training with Knowledge Distillation Considering Intermediate Representations in CNNs2023

    • Author(s)
      Higuchi Hikaru、Suzuki Satoshi、Shouno Hayaru
    • Organizer
      ICONIP2022
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] マカクザル側頭葉TE野ニューロンの顔表面特性の表現2023

    • Author(s)
      塩谷佳介
    • Organizer
      日本物理学会2023年春季大会
  • [Presentation] Stroke Transfer: Example-based Synthesis of Animatable Stroke Styles2022

    • Author(s)
      Todo Hideki、Kobayashi Kunihiko、Katsuragi Jin、Shimotahira Haruna、Kaji Shizuo、Yue Yonghao
    • Organizer
      SIGGRAPH2022
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2023-12-25  

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