講演情報
[A-2-09]時系列解析モデルの予測誤差に基づくニューロンパス寄与度解析
◎関 歩実1、木村 明寛1、西山 聡史1、高橋 賢1 (1. NTT株式会社)
キーワード：
説明可能AI、寄与度、機械学習
近年，NW運用でAI活用が進む一方，AIの出力が誤りであった場合，その要因の分析手法が十分に確立されておらず，実運用への適用における課題の一つとなっている．本稿では，NWの時系列解析モデルの学習・推論過程において，予測誤差への寄与度を計算する手法を提案する．本手法により，過学習層の特定やデータバイアスの検出，モデル構造改善に有用な知見を提供できる．