[2L1-J-9] 自然言語処理・情報検索: 画像との結合

[2L1-J-9-01] 画像テキスト検索における不確かさの評価

〇濱 健太¹、松原 崇¹、上原 邦昭¹ (1. 神戸大学)

キーワード：画像テキスト間検索、不確実性、ベイジアンニューラルネットワーク

深層学習のアルゴリズムは多くのタスクで成果を上げてきた. しかし, これらのモデルの出力はしばしば, 盲目的に正確であると仮定されているが, いつも正しいとは限らない. このような思い込みは, AIの安全性や社会的偏見といった問題を引き起こす. したがって, 意味のある不確かさの指標を獲得することは重要である. Monte Carlo (MC) Dropout は epistemic uncertainty を評価可能にし, 機械学習の様々なタスクでモデルの精度を改善する. この論文では, 画像テキスト間検索における不確かさを評価する方法を提案し, その意味を定性的に評価した. また, MC Dropoutによって, 画像テキスト間検索の精度が向上した.