AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が「DeepID3って論文がすごい」と言うのですが、顔認識の話は正直よくわからなくてして。
素晴らしい着眼点ですね！DeepID3は顔認識で「とにかく深く作った」ニューラルネットワークです。結論を先に言うと、非常に深い構造で特徴を細かく拾うことで精度の限界を押し上げたんですよ。
要するに「深くすればいい」って話ですか。うちが導入するにしても、投資対効果とか現場への落とし込みが気になります。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一に、深さは学習容量を上げるが設計とデータが要ること。第二に、領域を分けて複数ネットワークで学習することで実運用に耐える強さを得ること。第三に、最後はシンプルな統計手法でまとめることで現場で使いやすくすることですよ。
領域を分けるって、どういうことですか。うちのラインで言えば工程ごとに別のカメラを使う、みたいな感じでしょうか。
いい例えです。DeepID3は顔全体を一度に見るのではなく、目や口、斜めの切り取りなど複数の領域（face regions）ごとに小さなネットワークを訓練し、それらを組み合わせて最終判断します。工場で言えば、工程ごとのセンサー情報を別々に学ばせ、最後に統合して判断する発想ですよ。
これって要するに、複数の小さな専門家を育てて、その合議で決めるということですか？それなら現場でもイメージしやすいです。
その通りです！さらにDeepID3はVGGやGoogLeNetで使われた「積み重ねる畳み込み」や「Inception（異なるサイズのフィルタを同時に使う層）」を顔認識向けに軽く調整して使っています。難しい専門用語が出てきたら、必ず身近な比喩で戻しますから安心してくださいね。
実際の効果はどの程度でしょうか。投資に見合う精度が出るのかが一番の関心事です。
論文上はLFW（Labeled Faces in the Wild）という顔認識のベンチマークで従来法を上回りました。ただしデータのラベルに誤りがあると改善幅が消える可能性が示されており、投入するデータの質と量が費用対効果を左右します。だからこそ導入前のデータ監査が肝心です。
分かりました。要は「深く作る価値はあるが、データと設計に注意して現場に落とす」ということですね。私の言葉で言い直すと、複数の局所的な専門家を育てて統合することで顔の識別精度を高めたが、現場データの質が勝負を決めると。
