畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は様々な画像認識タスクにおいて圧倒的な精度を達成しており，その最大の要因の一つは，CNNの内部で学習される優れた情報表現にあるのではないかと考えられます．しかし，なぜCNNがそれほど高い精度を達成するのか，学習の過程でどのように優れた情報表現を獲得するのかは明らかではありません．本研究ではカテゴリ識別用に学習されたCNNの内部表現を，カテゴリーレベルの属性から解釈するための分析を行いました．

Understanding convolutional neural networks in terms of category-level attributes
Asian Conference on Computer Vision (ACCV)
Ozeki, M., & Okatani, T. 
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