Improving Prediction Performance and Model Interpretability through Attention Mechanisms from Basic and Applied Research Perspectives

要約

ディープラーニング技術の劇的な進歩により、機械学習の研究は、基礎研究と応用研究の両方で、モデル予測の解釈可能性と予測パフォーマンスの向上に焦点を当てています。
ディープ ラーニング モデルは、従来の機械学習モデルよりもはるかに高い予測パフォーマンスを備えていますが、特定の予測プロセスを解釈および/または説明することは依然として困難です。
これは機械学習モデルのブラックボックス化と呼ばれるものであり、製造業、商業、ロボット工学など、その技術の利用が一般化した産業を含む幅広い研究分野で特に重要な問題として認識されています。
ミスが許されない医療現場として。
この速報は、著者の論文の要約に基づいています。
論文にまとめられた研究は、近年注目されている注意メカニズムに着目し、予測性能や解釈可能性を向上させるという基礎研究と、それを評価するという応用研究の両方の可能性について論じています。
ラボ環境を超えた大規模なデータ セットを使用した実世界のアプリケーション。
論文はまた、その後の研究とこの分野における将来の展望に対するこれらの調査結果の意味の要約で締めくくられています。

要約(オリジナル)

With the dramatic advances in deep learning technology, machine learning research is focusing on improving the interpretability of model predictions as well as prediction performance in both basic and applied research. While deep learning models have much higher prediction performance than traditional machine learning models, the specific prediction process is still difficult to interpret and/or explain. This is known as the black-boxing of machine learning models and is recognized as a particularly important problem in a wide range of research fields, including manufacturing, commerce, robotics, and other industries where the use of such technology has become commonplace, as well as the medical field, where mistakes are not tolerated. This bulletin is based on the summary of the author’s dissertation. The research summarized in the dissertation focuses on the attention mechanism, which has been the focus of much attention in recent years, and discusses its potential for both basic research in terms of improving prediction performance and interpretability, and applied research in terms of evaluating it for real-world applications using large data sets beyond the laboratory environment. The dissertation also concludes with a summary of the implications of these findings for subsequent research and future prospects in the field.

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