情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

深層学習はニューラルネットワークを多層構造にすることで抽象度の高い特徴を得ることの出来る機械学習の一種であるが、その推論の根拠が分からないことが問題となっている。本実験ではシンプルなネットワークとMNIST画像を使用し、推論結果を出力するまでの過程を可視化し、各層の処理を観察する。本実験では認識率98%を維持しつつ、フィルタ枚数等を大幅に削減し、ネットワークを出来る限りシンプルにしている。畳み込み層とプーリング層各2層を可視化し、そこから分かることを検討する。また、推論根拠を示す方法を検討する。