AIBR プレミアム
拓海さん、最近現場で「Vision Transformer（ViT、視覚用トランスフォーマー）の堅牢性を高める研究」が話題になっていると部下が申しております。うちもAI導入を考えているので、まずは要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。端的にいうとこの論文は、Vision Transformer（ViT、視覚用トランスフォーマー）が持つ“影響を与えない入力変化”を拡張して学習時に使うことで、モデルを堅牢にする方法を示していますよ。
影響を与えない入力変化、ですか。要するにノイズを入れても出力が変わらないようにする、という理解で合っていますか。うちの現場で言えば、カメラ映像が少しぶれても判別できるようにする、といった実務に効く発想でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。ここでのキーワードはnullspace（nullspace、零空間）という線形代数の概念で、簡単に言えば『入れても結果に影響しない方向の集まり』です。図で言えばモデルが“無視する変化”を見つけ、それを学習で活用するということです。
なるほど。しかし専門用語が多くてついていけません。何をどうすれば良いのか、現場導入に向けて知りたいのです。これって要するに、既存のモデルに少し手を入れてノイズを学習させるだけで堅牢になる、ということですか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を3つでまとめますよ。1）ViT（Vision Transformer、視覚用トランスフォーマー）には入力を無視する方向が存在する。2）その方向を拡張して学習データに混ぜるとモデルの応答が安定する。3）既存アーキテクチャの改変は不要で、微調整（finetuning、微調整）だけで効果が出る可能性が高いですよ。
投資対効果の観点では、データを増やす必要や開発工数が気になります。追加のデータ収集や大規模な再設計が必要でしょうか。うちのような中小の現場でも現実的に導入できますか。
