坂井泰吾さん（理工学研究科電気電子工学専攻、修士課程1年、堀田研究室）

情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）研究会 卒業論文セッション 優秀賞

2024年5月16日

ニューロン間の類似度分布を考慮した、ニューロン増加型深層ニューラルネットワークによる学習

　人間の脳内ではニューロンが増減しているということから発想を得て、学習中にニューロンを増加させる方法を研究している。本研究では、画像分類においてニューロン追加時にニューロン同士で異なる役割を分担させるために、ニューロン間の類似度分布に制約を導入することにより、特徴量の偏りを軽減し、精度向上を目指しました。画像分類タスクにおける評価実験の結果、識別精度が向上し、さらにGrad-CAMによる判断根拠の可視化結果から、提案手法の注目部分が従来手法よりも識別対象全体に広がるようになることが明らかになりました。