| 研究課題/領域番号 |
21H03420
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
石川 冬樹 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 准教授 (50455193)
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| 研究分担者 |
前澤 悠太 株式会社Udzuki(研究部), 研究部, 部長 (90759771)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 深層学習 / 欠陥局所化 / デバッグ |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，深層学習で用いるDeep Neural Network（以後DNN）において要求の一部分と実装の一部分を対応づけるトレーサビリティーを実現する技術に取り組んでいる．特に，DNNの内部挙動を分析することにより，このトレーサビリティーを実現するアプローチを採っている．
二年目となる2022年度においては，まず，全体産業界との議論を通し，社会実装において求められるDNNの修正パターンを明らかにした．次に，その修正パターンを踏まえ，望ましくない誤りの原因となっているDNN内の構成要素を分析する手法および，修正する手法に取り組んだ．これにより，重要な対象に対する誤り率の増加を抑えることを重視する手法や，複数種類の誤りに対してそれらのトレードオフを追求する手法を中心に，DNNの分析・修正に関する知見を得ることができた．
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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
深層ニューラルネットワークが持つ性質を解きほぐすことの難しさには直面しているものの，産業界との議論や修正手法の構築を十分に進めることができた．
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| 今後の研究の推進方策 |
企業ごとの異なるニーズのヒアリングなどを行い問題設定の実用性を高めつつ，これまでの技術的成果を発展させていく．
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