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深層学習は画像のどこを見ている！？ CNNで「お好み焼き」と「ピザ」の違いを検証 - Platinum Data Blog by BrainPad

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。約5秒後に自動的にリダイレクトします。こんにちは、AI開発部の伊藤です。今回のブログは、「深層学習はいったい画像のどこを見て判断しているのか」という素朴な疑問に答えてくれる技術として、昨年提唱された「Grad-CAM」という技術を紹介します。目次目次 1. はじめに 2. Grad-CAMの紹介 Grad-CAMの仕組み： 3. 適用例 3-1. 画像キャプション生成（Image Captioning） 3-2. VQA（Visual Question Answering） 3-3. 学習用データのバイアス 4. 実施例（お好み焼きとピザを分類） 4-1. 画像データについて： 4-2. CNNの構築： 4-3. Grad-CAMの実装： 4-4. 実施結果の評価お好み焼き画像でCNNの判定が当たっているケース：ピザ

fm315 2019/06/19

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福島原発事故の心的外傷、がんリスクより大きく　ＷＨＯ

（ＣＮＮ）世界保健機関（ＷＨＯ）は２８日、東京電力福島第一原子力発電所の事故が健康に及ぼす影響についてまとめた報告書を発表した。少数の住民などについて、放射線を浴びたことにより特定の種類のがんにかかるリスクがわずかに高まったと指摘したほか、被災者の心的外傷にも言及している。放射線の影響については、特に事故現場で対応に当たった若い作業員について、高濃度の放射性ヨウ素を吸入し、甲状腺がんの発症リスクが高まる恐れもあると予想した。ただし甲状腺は比較的がんにかかりにくく、こうした作業員にとっての全般的なリスクは低いと指摘している。福島第一原発周辺の地域で放射線を浴びた子どもについては、一生のうちに白血病、乳がん、甲状腺がんを発症する確率が、一般に比べてわずかに高まるとした。それ以外のケースについては、原発事故による疾患の増加は「検出可能な水準以下にとどまる可能性が高い」との見通しを示した。