私たちはCNN に正しい答えを教えているのだろうか:t-SNE による正解ラベルの妥当性の検証

摘要

Deep learning と周辺技術の急激な発展に伴い，それらを実データに適用する研究は増加の一途を辿っている．気象学でも，画像認識に優れたonvolutional neuralnetwork (CNN)を用いて台風が映った衛星画像から撮影時点での強度推定や，1日後の強度クラスを予測する試みが報告されているが，大半が混同行列による性能評価で考察が閉じており，予測精度を実用レベルまで向上させるにはCNN にどhな画像やラベルを付与すれば良いか議論した研究はほとhどない．そこで本研究では，画像などの高次元データ分布の可視化に優れた教師なし学習であるt-distributed stochasticneighbor embedding(t-SNE)[4]を用いて，台風の勢力予測を行うCNN が予測を当てた(外した)ときに入力された衛星画像が分布上のどこに位置するか調査した．