拓海先生、最近部下が論文を読めと言うのですが、タイトルだけで頭が痛くなります。これは要するに何をしている論文なんでしょうか。うちの現場で役に立つのか、投資対効果の観点で教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理していきましょう。要点は三つで説明できますよ。第一に、ニューラルネットワークをスプラインという「線のつながり」で表現しやすくして、可視化や解析がしやすくなることですよ。第二に、以前の方法より制約を緩めて、ネットワーク全体を一度に変換できるようにしたことですよ。第三に、理論的な背景としてLegendre変換という数学を使い、最適化を飛ばして変換を行う工夫があることですよ。
レジェンド変換だとかスプラインだとか聞くだけで尻込みします。現場に入れるとき、どの部分で投資が必要なんでしょうか。学習済みモデルから何が取り出せるのですか。
いい質問ですよ。難しい用語は後で噛み砕きますが、現場での投資は主に二つです。ひとつは既存の学習済みモデルを解析するための計算資源と可視化ツール、もうひとつは現場スタッフが結果を解釈するための時間と教育です。得られるのはネットワークの各層や特徴マップの「構造的な地図」で、これによりどの入力がどの出力に効いているかが見えやすくなりますよ。
これって要するに、学習済みのブラックボックスを「地図化」して、どこを改善すれば良いか分かるようにする、ということですか。
まさにその通りですよ。要点をもう一度三つで整理しますね。1) ネットワークを凸（convex）と凹（concave）のスプラインに分けて表現することで、内部構造が見えるようになること。2) Legendre変換を使って最適化を避け、全体を一度に変換できる点。3) 以前の手法が層ごとにしかできなかったのに対し、本手法はネットワーク全体を対象にでき、特徴マップの抽出や可視化が可能になることですよ。
分かりました。最後に、導入するかの判断材料として、経営的に押さえるべき要点を三つだけ教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。1) 可視化による意思決定支援ができるか、2) 既存のモデル資産に対する価値向上が見込めるか、3) 導入コストが得られる洞察に見合うか。大丈夫、一緒に評価すれば導入判断は必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、これは「学習済みモデルを数学的にスキャンして、どこが効いているかを可視化する手法」で、投資は主に解析環境と人材教育にかかり、見返りはモデル理解と改善点の発見、という理解でよろしいですね。
