5J-01
パターン認識システムに対する高速なノイズ耐性検査手法
○坂田浩規，安田宗樹（山形大）
深層学習はパターン認識精度を従来の手法に比べて大幅に向上させ，
現在のパターン認識システムの発展を支える重要な技術となっている．
パターン認識システムの性能の指標は訓練誤差やテスト誤差など
いくつか考えられるが，ノイズに対する頑健性もその一つとして重要である．
何故なら，現実世界のパターン認識では入力に様々な要因でノイズが加わることが想定されるからである．
本講演では，深層学習を基にしたパターン認識システムのノイズに対する頑健性を調べるためのテスト手法を提案する．
提案手法では，ノイズを加えた入力による反復的な認識テストをすることなく，
ノイズに対する頑健性を高速に調べることが可能となっている．
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