6S-01
深層学習モデルにおける学習プロセスの可視化方法の提案と評価
○稲垣遥太，青山幹雄（南山大）
　深層学習には，モデルが入力からどのようなプロセスを経て出力を導出したかが不透明であるというブラックボックス問題がある．さらに，深層学習モデルの構築は機械学習の専門家の知識や経験に依存し，時間が割かれている．
　本研究では，深層学習モデルの学習プロセスの可視化方法を提案する．学習時における一連のモデルのスナップショットを取得し，モデルの持つ重みやバイアスを可視化する．学習率や重みの初期値等のハイパーパラメータが異なる複数のモデルを作成し，それを可視化，比較することで，モデル毎の学習プロセスの差異を明らかにする．例題として，畳み込みニューラルネットワークのモデルに適用し，提案方法の有効性を示す．
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