Murata Lab

深層学習による画像認識モデルは高精度な予測が可能な一方で、画像中の何を根拠に予測したのかが不明確な場合が多い。本研究では、対象以外の属性に対する予測変化を抑えながら、対象属性の予測を変化させた反実仮想画像を生成する。これにより、特定の属性に影響を与える顔画像内の特徴を明らかにし、画像認識モデルの予測根拠を解釈することを目指す。