坂井泰吾さん（理工学研究科電子工学専攻博士課程1年、堀田研究室）

電子情報通信学会東海支部　学生研究奨励賞

脳内の神経新生を用いたニューラルネットワークにおける画像認識

人間の脳の海馬では、生涯を通じてニューロンが増えたり減ったりしていることが知られています。

そこで本研究では、この仕組みを深層学習に取り入れ、学習中にニューロン数を増やす手法を検討しました。単に増やすだけでなく、ニューロン同士が似た役割にならないよう「類似度の分布」に制約を設けることにより、効率的に特徴を抽出させ、精度の向上を図っています。実際にGrad-CAMを用いて可視化したところ、従来の手法よりもモデルが対象物を幅広く捉えて判断できていることが分かりました。また、どのニューロンを追加・削除するかという基準を工夫することにより、データの偏りがある難しいケースでも精度を高めることに成功しました。