[N-1-7] Investigation on the Learning Partition Representation with Contrastive Learning
Keywords:対照学習、表現学習、潜在変数、畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は画像分類タスクなどで優れた性能を発揮するが,抽出される特徴ベクトルに画像のどのような特徴が含まれているかは明確でない.本研究では対照学習を利用し,特徴ベクトルをクラス内で共通のコンテンツ特徴と画像独自のスタイル特徴の2つに分割することについて検討を行う.形をコンテンツ特徴,色をスタイル特徴として,CNNを対照学習した際の2つの特徴ベクトルを可視化し,特徴ベクトルが各特徴を基に分割されているかを確認する.
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