ナカムラ　カズユキ   NAKAMURA Kazuyuki   中村　和幸    所属   明治大学  総合数理学部    職種   専任教授
研究期間	2023/04～2026/03
研究課題	データ分布の統計的特徴とCNNの数理構造に基づく判断根拠可視化の学理構築と実証
実施形態	科学研究費補助金
研究委託元等の名称	日本学術振興会
研究種目名	基盤研究(C)
科研費研究課題番号	23K11156
キーワード	畳み込みニューラルネットワーク, 根拠可視化, Grad-CAM, 判断根拠可視化, 深層学習
代表分担区分	研究代表者
代表者	中村 和幸
概要	画像を入力とする畳み込みニューラルネットワーク(CNN)について，帰属すべきクラスを与える識別問題と対応する数量を与える回帰問題の両者を対象とし，説明可能なAIとしての一つの要素である判断根拠の可視化について取り扱う．データ分布や数理構造に注目して，識別問題と回帰問題の各々における判断根拠可視化の特徴を明らかにし，両者に共通する統一学理を与えることを目指す．また，医療画像を中心とした各種画像への適用を通じて，得られた学理や手法の有効性を検証する．