深層学習の様々な実応用が追求されており,その信頼性の確保は非常に重要となっている.しかし,深層学習を用いて構築したシステムは,Non-Testableである(正解の定義が高コストあるいは不可能である)ことや,振る舞いがブラックボックスであることから,従来の考え方では有効なテスト・検証が行えない.一方,学術研究において,この1,2年で多くの研究成果が出始めている.
そこで本討論テーマでは,深層学習システムのテスト・検証について議論する場を設ける.新しい技術アイディア,既存研究の評価や活用に向けた取り組み,企業での経験報告などについての発表を各参加者に行ってもらい,参加者によるこれらの知見を共有,発展させることを目的とする.なお,参加希望者が多い場合,ポジションペーパーや発表概要の査読結果に基づき採否を決める可能性がある.
今井 健男(ぼのたけ),石川 冬樹(国立情報学研究所)
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