- 指標化
偶発的ノイズに対する最大安全半径を基にした頑健性評価手法
AIモデルの頑健性を定量指標化することで、AI製品の品質向上に貢献します。
- AIサービスでは、長期運用などでデータの傾向が変化することがあります。しかし、AIモデルによっては傾向変化後のデータに対応できず、動作が不安定になる場合があります。
- AIモデルが安定動作するかを判断するには、入力データに変動が含まれていても、変動がない場合と同様の出力が得られる度合い(=頑健性)が重要です。例えば、映像解析のAIでは季節・天候や撮影時のノイズといった変動があり、これらに対する頑健性評価が必要です。
- 偶発的ノイズに対する最大安全半径を基にした頑健性評価手法は、AIモデルが変動に対して安定動作するかを、定量評価によって判断できます。
応用先
- AI製品の品質管理
- 日本や各国政府から公表されているAI原則への対応
- お客様とのAI品質に関する情報共有
ベンチマーク・強み・実績
- モデル頑健性を理論値で算出でき、頑健性を定量評価できます。
問い合わせ窓口
問合せの際はタイトル[東芝AI技術カタログ:偶発的ノイズに対する最大安全半径を基にした頑健性評価手法]やURLを文面に含めてください。
本技術は研究開発中のためご要望にすぐに対応できない可能性があります。
参考文献：
