2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[4Xin1] ポスターセッション2

2023年6月9日(金) 09:00 〜 10:40 X会場 (展示ホールB)

[4Xin1-57] 画像データセットを用いた潜在変数の役割の検討

〇岡本 紗季1、神野 健哉1 (1.東京都市大学)

キーワード:スキップコネクション、潜在変数、Encoder-Decoderモデル

各潜在変数の役割を検討するために,スキップ接続を含むencoder-decoderモデルと立体画像のデータセットを作成する.各層で最も浅い潜在変数から順に,latent1からlatent4と名前をつけた.立体画像のデータセットは,立体の種類や辺の長さを大きく変化させることで画像のバリエーションを増やしている.特定の潜在変数のみをスキップ接続を用いて結合させたり,結合させなかったりすることにより,潜在変数の役割を確認する.実験の結果,latent1が入出力の共通部分の情報,latent2は回転させる立体と回転の情報を抽出し,latent3とlatent4が生成画像の品質を向上させる情報を抽出すると推測している.このように画像のバリエーションを増やしても,潜在変数の役割は変化しないことを確認した.

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