JP2021152804A - 情報処理装置、及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Images
Landscapes
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Abstract
Description
201 MRI画像
202 生体情報データ
230 出力データ
Claims (11)
- プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
複数のニューラルネットワークモデルのそれぞれへの入力データに応じて出力される特徴量を統合して統合特徴量を生成し、
前記統合特徴量の分析により得られる出力データを生成し、
前記出力データから前記統合特徴量まで逆伝播させる第1の逆伝播により、前記統合特徴量の各要素について、前記統合特徴量の変化と前記出力データの変化との関係を示す第1の勾配を算出し、
前記統合特徴量の各要素についての前記第1の勾配に基づき、前記統合特徴量から前記入力データのそれぞれまで逆伝播させる第2の逆伝播により、前記入力データの変化と前記出力データの変化との関係を示す第2の勾配を算出する
処理を実行する、情報処理装置。 - 前記プロセッサは、前記統合特徴量の要素の中から前記第1の勾配に基づいて選択された要素の集合のみを用いて前記第2の逆伝播を行う、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記プロセッサは、前記第1の勾配の絶対値が最大の要素の集合のみを用いて前記第2の逆伝播を行う、請求項2に記載の情報処理装置。
- 前記プロセッサは、前記第1の勾配の絶対値の上位の所定の割合に属する要素の集合のみを用いて前記第2の逆伝播を行う、請求項2に記載の情報処理装置。
- 前記プロセッサは、前記統合特徴量の要素の中から指定された要素の集合のみを用いて前記第2の逆伝播を行う、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記プロセッサは、前記指定された要素の前記第1の勾配の合計を、前記複数のニューラルネットワークモデルの、前記出力データに対する寄与の度合いとする、請求項5に記載の情報処理装置。
- 前記プロセッサは、重みマップを適用して所定の重みを付与した前記第1の勾配に基づき前記第2の逆伝播を行う、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記プロセッサは、前記入力データの一部を前記複数のニューラルネットワークモデルのそれぞれに入力することで前記重みマップを生成する、請求項7に記載の情報処理装置。
- 前記プロセッサは、前記重みマップで重み付けされた前記第1の勾配の合計を、前記複数のニューラルネットワークモデルの、前記出力データに対する寄与の度合いとする、請求項7又は8に記載の情報処理装置。
- 前記プロセッサは、さらに、前記第2の勾配を可視化して、前記複数のニューラルネットワークモデルの、前記出力データに対する寄与の度合いを提示する、請求項1〜9のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- コンピュータに、
複数のニューラルネットワークモデルのそれぞれへの入力データに応じて出力される特徴量を統合して統合特徴量を生成し、
前記統合特徴量の分析により得られる出力データを生成し、
前記出力データから前記統合特徴量まで逆伝播させる第1の逆伝播により、前記統合特徴量の各要素について、前記統合特徴量の変化と前記出力データの変化との関係を示す第1の勾配を算出し、
前記統合特徴量の各要素についての前記第1の勾配に基づき、前記統合特徴量から前記入力データのそれぞれまで逆伝播させる第2の逆伝播により、前記入力データの変化と前記出力データの変化との関係を示す第2の勾配を算出する
処理を実行させる、コンピュータプログラム。
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