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考古資料の深層学習上の問題に対する対策の展望
https://nuis.repo.nii.ac.jp/records/2000214
https://nuis.repo.nii.ac.jp/records/20002140c00fb64-d65a-4137-b6f0-a8ed7bfb2f95
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
k_hokoku_8.10.08.20240317.pdf (464 KB)
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| Item type | 研究報告論文 / Research Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-05-17 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 考古資料の深層学習上の問題に対する対策の展望 | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||
| 資源タイプ | research report | |||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||
| タイトル | 考古資料の深層学習上の問題に対する対策の展望 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 著者 |
山本, 亮
× 山本, 亮× 藤田, 晴啓× 市川, 健太 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | はじめに 考古資料を深層学習により分類・分析し、適切な位置づけを行えるようにすることは、現在数多くの緊急的な発掘調査が行われ日々膨大な考古資料が出現している今日にあって、各自治体や博物館資料館など、多くの方面で期待されている技術である。しかし、深層学習では通常、試料は数千の数が必要となる。しかし、通常考古資料では学習に適当な相当数の資料を用意することは難しい。その多くが破損し、欠損部分も著しい状態のものがほとんどだからである。 １．考古資料の深層学習の限界と解決の道筋 現状では欠損、補修部分を避けて深層学習を行うことはできないため、学習にあたってこうした部分がノイズとなる懸念がある。そのため、こうした部分を避け、完形品もしくは欠損・補修を含まない部分のみで学習を行うことを志向している。しかし、完形品ということであれば多いものでも数百点のデータに留まり、多くの所蔵機関に分散した資料のデータを集めるためには膨大な労力を要する。将来的には、欠損・補修部分を画像処理によりマスキングし学習に供されないようにする技術や特定部位にのみフォーカスして学習を行う技術の確立を目指している。本発表で扱うのは完形品・略完形品による教師付き分類である。 ２．資料の特性や偏りに対する解決方法 当初試料として供したのは東京国立博物館所蔵資料のうち須恵器蓋杯106点で、これを型式5段階、年代3段階のそれぞれについて学習を行った。用いた資料はそれぞれ座標が与えられているが回転体のため、角度を変えて回転させることで異なる資料として学習させることが可能である。今回は30度ずつ12倍に拡張する。また資料の特徴をより明瞭とするため、学習には3Dデータのほかそこから生成した正射投影画像を用いることとし、これらを併せて学習できるモデルを用いることとした（マルチヘッド・マルチタスクモデル）。また資料数が少ない正解については損失関数への重みづけを行うことによって、5％程度の正解率の向上が可能である。 おわりに 現在、最も懸案としていた古相段階の資料50点弱の計測を行っている。それでもなお資料数としては150点余りに過ぎない。完形品に頼るままでは、増えても数百点程度の資料数に収まるに過ぎないであろう。これは考古資料の限界であるが、翻ってデータ数が少ないなかにあって、資料の特性に合わせたデータの拡張や、資料数の偏りを解決するための少数データの損失関数への重みづけを行うことは有効な解決策であることが示される。 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 考古文化財ディープラーニング研究会 | |||||
| 見出し | ||||||
| 大見出し | 発表要旨・論文 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 見出し | ||||||
| 大見出し | Summaries / Papers | |||||
| 言語 | en | |||||
