色恒常性(Color Constancy)とは，照明条件の変化に左右されずに物体の真の色を認識できる色覚特性を指す．従来研究の1つであるFC4は，本タスクに対して初めて，ネットワークが推論時に注視した領域を用いた手法である．しかしながら，FC4では特定のネットワークが注視した領域に依存しており，それ以外に注視すべき領域を考慮していないことが考えられる．本研究では，単独の深層学習モデルの判断根拠に捉われない光源色推定をする手法を提案する．実験により，提案手法の有効性を検証するとともに，初期値やハイパーパラメータといった数値が推論に与える影響を考察する．