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title: 【ゼロから作るDeap Learning】8.4~8.6
tags:  #ディープラーニング  
author: [京都大学人工知能研究会KaiRA](https://convert.docswell.com/user/kyoto-kaira)
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description: 【ゼロから作るDeap Learning】8.4~8.6 by 京都大学人工知能研究会KaiRA
published: July 07, 25
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2025年度前期輪読会 ゼロから作るDeep Learning #11
第8章 ディープラーニング (8.4~8.6)
京都大学 工学部 情報学科 数理工学コース B3
稲葉 陽孔
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アジェンダ
■ ディープラーニングの実用例
■ ディープラーニングの未来
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ディープラーニングの実用例
物体検出
画像中から物体の位置を特定し、クラス分類するタスク
物体認識との違い
・クラスの位置まで特定
・複数の物体を検出
物体検出に使われているモデル
・R-CNN
・Faster R-CNN
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ディープラーニングの実用例（物体検出）
R-CNN
1.Selective Searchによって画像から候補領域（黄色の枠）を抽出
2.抽出した各領域を224×224にリサイズし、CNNに入力して特徴量を算出
3.2で取得した特徴量から、各クラスの確率を推定
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ディープラーニングの実用例
セグメンテーション
画像に対して、ピクセル単位でクラス分類を行うタスク
考えられる手法
元画像
セグメンテーション後の画像
全てのピクセルにおいて、ピクセルごとに推論処理を行う
ex.とある長方形領域に対し、それの中心のピクセルに関して推論するモデルを用いて1px毎に推論
※推論結果では、各pxにおいてどの確率でどの物体であるかを出力
課題点
ピクセルの数だけ推論処理を行うので計算量が膨大
(畳み込み演算で多くの領域を再計算するので無駄な計算が多い）
→FCNによってこの問題を解決
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ディープラーニングの実用例
FCN（Fully Convolutional Network）
全てが畳み込み層で構成されてるNeural Network
CNNにおける全層結合層を全て「同じ働きをする畳み込み層」に置き換えたもの
全層結合の箇所(CNN)
終盤の層に存在する
全層結合の置き換え方
ex.
32×10×10の入力データに対して100次元のベクトルを出力する全層結合を置き換える
→32×10×10から1×1の値を出力する畳み込み層を100回用いて代替(1×10×10で出力)
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ディープラーニングの実用例
FCNの特徴
・全層結合によって中間データのサイズは１列のノードとして一定のサイズになるが、
畳み込み層のみなのでそのサイズを保ったまま計算できる
・最後に空間サイズを拡大する逆畳み込みを行う
逆畳み込み
1.strideに応じて入力データのピクセル間に余白を入れる
2.入力データの周囲に余白を取る
3.paddingに応じて入力データの周囲を切り取る
4.畳み込み処理を行う
※FCNでは、この処理がバイリニア補間と同等になるよう初期値を設定
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ディープラーニングの実用例
バイリニア補間
周囲の４点を元に、各座標における求めたい箇所との距離の積を逆比として補間
式（バイリニア補間）
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ディープラーニングの実用例
画像キャプション生成
画像に対応する説明文を生成するタスク
NIC(仕組み)
1.CNNによって特徴量を取得
2.1で得られた特徴量を元にRNNでキャプション生成
NICの特徴
CNNとRNNを直接つながっているので、CNN
の視覚特徴とRNNの言語特徴が同じ
埋め込み空間に位置する
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ディープラーニングの未来
画像スタイルの変換
とある絵のスタイルを元に絵を作りなおすタスク
コンテンツ画像とスタイル画像を元に画像を生成
＋
コンテンツ画像
↓
スタイル画像
※コンテンツ画像：変換したい元の写真
スタイル画像：適用したい絵のスタイル
提案された手法
1.VGG（事前学習済）によってコンテンツ画像
とスタイル画像から特徴量を取得
2.白い画像を初期値とし、画像Xと1で取得した特徴
量を元に損失を計算し、それを元に画像を更新
3.2で更新を続けて得られた画像Xを生成結果とする
生成結果
※損失には「スタイル画像とスタイルが似ているか」と
「コンテンツ画像と画像が似ているか」を考慮
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ディープラーニングの未来
取得する特徴量(提案された手法)
コンテンツ特徴：VGGの上位層における特徴マップ（コンテンツ画像から取得）
スタイル特徴：VGGの各層での特徴マップにおける相関行列（スタイル画像から取得）
損失関数(提案された手法)
L_c：コンテンツ画像と画像Xにおけるコンテンツ特徴の誤差
L_s：各層におけるスタイル画像と画像Ｘのスタイル特徴の誤差
最終的な損失：αL_c+βL_s(α・βは定数)
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ディープラーニングの未来
学習・生成
画像生成
→
事前学習用の画像を元に、それらとは別の画像を生成するタスク
DCGAN（仕組み）
学習用データ(犬)
生成画像(犬・学習用
データにはない）
1.生成CNN(生成器)を元に、潜在変数(一様乱数)
から画像を生成
2.本物の画像と1で生成した画像を混ぜ、
識別CNN(識別器)を元に本物か否かを識別
3.2の結果と実際の結果を元に、識別器と生成器を学習
4.1~3を繰り返して学習
5.生成CNNを元に潜在変数(一様乱数)から画像を生成
※生成器は識別器に偽物と見破られたことを、
識別器は本物と偽物を勘違いしたことを損失関数として用いる
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ディープラーニングの未来
画像関連における教師なし学習(DCGAN)と教師あり学習の違い
教師あり学習：画像と教師ラベルが対応し(ex.手書き文字認識)、それを元に学習
教師なし学習：画像のみが与えられ、それを元に学習
教師あり学習と教師なし学習の違い（一般論）
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ディープラーニングの未来
自動運転
ドライバーの操作なしで、自動で運転させるタスク
周囲の環境（人・信号の点滅など）を正しく認識するのが重要
近年ではその環境認識のためにディープラーニングが注目されている
環境認識用のモデル（SegNet）
RGB画像から、セグメンテーションをするモデル
従来のものと比べて推論に用いるメモリが小さい
推論の高速化・高精度化によって自動運転の実現を試みている
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ディープラーニングの未来
強化学習
1.エージェントが環境の状態に応じて行動する
2.1での行動に伴って環境が変化し、報酬をエージェントに渡す
3.2で与えられた報酬を元に、より良い報酬を得られるように
エージェントが学習
4.1~3を繰り返す
の4ステップによって学習すること
教師あり学習との違い
教師あり学習では、出力結果が正しいか学習データから確実に検査できるが
強化学習ではそれを行わず、報酬関数によって出力結果の正しさを疑似的に検査
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ディープラーニングの未来
DQN(Deep Q-Network)
最適な行動を選択する際のモデルがディープラーニング(CNN)であり、Q学習によって学習する
Q学習
ある環境Yにおいて、行動Xをした後に最適な行動を繰り返したら、最終的な報酬の総和がどうなるかを元
に学習の際の報酬（Q値）を設計すること
式：現在の環境から行動Xをした際の価値（Q値）
＝行動Xによる報酬＋行動Xによって変化した環境下で行動を続ける場合に得られる最大報酬
※DQNでは、aステップ先の報酬はα^a倍して寄与度を小さくする(0&lt;α&lt;1)
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