学生懸賞論文集 第42号

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15学習および検証画像のクラス別のエントロピー分布を図■および図■に示す。エントロピーによる画像学習AIモデルの性能評価図■．特徴量分布高カラー画像エントロピー画像学習モデル図■より、トリム学習モデル（差分エントロピー）ではクラスごとにある程度特徴量がまとまっていることが見て取れる。また上半分に動物、下半分に乗り物の特徴量がまとまっていることから、カテゴリーごとの特徴までも拾うことができていると分かる。しかし動物に焦点を当てると、乗り物と比べクラス間のまとまりが少し緩いことから、動物間の特徴はまだ拾いきれていないと推測できる。それに対し、図■より高カラー画像エントロピー画像学習モデルではクラスごとのまとまった特徴がうまく取得できておらず、クラス間の画像の判別がつかないことが分かる。またカテゴリーの区別もばらばらで、画像の分類がほとんどできない状態であることも推測できる。