| 研究課題/領域番号 |
19K12159
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| 研究機関 | 大阪府立大学 |
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研究代表者 |
能島 裕介 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10382235)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 知識獲得 / 進化型機械学習 / 解釈可能性 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，ルール集合に基づく知識獲得手法を中心に解釈可能性に関する議論を行う．利用者が解釈可能である知識を獲得可能な多目的進化型機械学習手法を３つの観点から開発する．１）様々な表現を用いた汎用的なルールに基づく識別器設計手法の開発．２）未知パターンの識別において，信頼性の低い出力は行わず，分からないという判定を明示的に行い，なぜ分からないのかを説明できる識別器の開発．３）深層学習の出力を特徴量とした新たな識別器設計手法の開発．
今年度は（１）と（２）を中心に研究を行った．
（１）に関して，汎用的なファジィシステム設計を目的に開発されたJava Fuzzy Markup Language (JFML)を用いて，様々なファジィメンバーシップ関数を直感的に設定可能なインタフェースを作成した．これにより異なる形状のメンバーシップ関数の設定が容易となり，データの各属性に対する適合度合いを視覚的に確認できるようになった．この成果は国内会議FSS2019および国際会議ISIS2019にて論文発表を行った．なお開発したインタフェースは，githubからダウンロードできるようにしている（https://github.com/CI-labo-OPU/GUI_FMLtool）．また，同様にJFMLを用いた多目的知識獲得として，マルチラベル識別タスクに対する多目的進化型機械学習手法を開発し，得られた成果をまとめて国際会議FUZZ-IEEE2020に論文投稿・採択された．
（２）に関して，識別拒否を行うかを判断する基準として，クラス単位とルール単位でのしきい値の設定方法に関して検討し，プログラム実装中である．
（３）に関しては，類似研究調査および学習済み結合強度の利用方法について調査を行った．また，これまで得られた結果を複数のセミナーで紹介し，意見交換を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
上記（１）に関して，異なる形式のファジィ集合（三角型，台形型，ガウシアン型，区間型）をJFMLを用いて実装し，それらの識別率と複雑性への影響調査を行うことができた．また，その実験環境の一部を一般公開できた．国内会議と国際会議にも研究成果を発表できたことからも，概ね順調に進んでいると考えられる．さらに，マルチラベル識別タスクへの展開も得られファジィシステムに関する最大規模の国際会議FUZZ-IEEE2020に成果を投稿し採択されたことから，予定よりも進んでいるとも言える．
（２）と（３）に関しては，成果として国内外の会議にて発表するまでには至っていないが，プログラムの実装などに関して概ね順調に進んでいる．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究の推進方策はそれぞれ以下を考えている．
（１）多目的進化型機械学習手法の探索能力の改善．複数の形式の条件部集合を同時に候補として用いる場合，探索空間が大幅に広がる．そのため，効率的な遺伝的操作を検討し探索能力の改善を行う必要がある．また，多目的進化型機械学習手法に適した進化型多目的最適化アルゴリズムの検討も行う．さらに，マルチクラス識別タスクにおける解釈可能性の向上を目指して，複雑性の最小化とともに，マルチクラスを表すルール構造に関して検討する．
（２）識別拒否を判断するしきい値の設定方法として，クラス単位とルール単位を検討しているが，それらの違いによる識別拒否率と識別率とのトレードオフ解析を行う．また，識別拒否により分からないと判断した入力パターンと，識別したにも関わらず誤識別した入力パターンがどのようなパターンなのかをカテゴライズし，複数データでの数値実験による検証を行う．
（３）深層学習器からの出力情報を用いた相関ルールマイニングにおいて，条件部集合の違いによる影響を調査する．深層学習器の学習に用いたデータとは異なるクラス情報を持つデータを出力とする識別器設計を行い，他のクラス情報を用いた相対的な表現がどの程度可能か検証する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
今年度は旅費が当初より削減できたこと，また謝金による雇用を行わなかったため当該年度の所要額と本年度支出額の間で差額が生じた．本年度は年末までの国内会議や国際会議の多くがリモート開催に切り替わった．そのため，当初予定していた旅費が大幅に削減できると思われる．そこで，予算の関係上参加を断念していた国際会議への関連研究調査としての参加を検討する予定である．また，謝金による研究補助の雇用を増やし，研究を加速させる予定である．
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