Eine qualitative Untersuchung der Generalisierungsverhaltens von CNNs zur Instrumentenerkennung.

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Autor/Urheber	Gebhardt, Roman B; Lykartsis, Athanasios; Weinzierl, Stefan
Titel	Eine qualitative Untersuchung der Generalisierungsverhaltens von CNNs zur Instrumentenerkennung.
Quelle	(2020) PDF als Volltext kostenfreie Datei
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; Sammelwerksbeitrag
DOI	10.14279/depositonce-9994
Schlagwörter	620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten; künstliche Intelligenz; neuronale Netze; Klassifikation; Musikinstrument; artificial neural networks; ANN; convolutional neural networks; CNN; musical instrument; machine learning
Abstract	Künstliche neuronale Netze (ANNs) haben sich im Bereich des maschinellen Lernens für Audiodaten als erfolgreichstes Werkzeug mit hoher Klassifikationsrate etabliert [1]. Ein bedeutender Nachteil besteht aus wissenschaftlicher Sicht jedoch in der schweren Interpretierbarkeit des von ANNs tatsächlich gelernten Inhalts [2, 3]. Um dieses Problem anzugehen untersuchen wir in dieser Arbeit den Lern- und Generalisierungsprozess eines Convolutional Neural Networks (CNNs) für Multi-Label Instrumentenerkennung in den Hidden Layers des Netzwerks. Wir betrachten die unterschiedlichen Aktivierungen aller Layers durch unterschiedliche Instrumentenklassen um nachzuvollziehen, ab welcher Tiefe das Netzwerk in der Lage ist, zwei von der gleichen Klasse stammenden Stimuli als ähnlich zu erkennen. Wir wiederholen das Experiment mit den gleichen Stimuli für ein auf die Erkennung von vier Emotionen trainiertes CNNs. Dabei bestätigen sich einerseits viele unserer Betrachtungen zum Generalisierungsprozess, gleichzeitig lassen die Ergebnisse darauf schließen, dass das auf Emotionserkennung trainierte Netzwerk in der Lage ist, instrumententypische Patterns zu lernen.
Erfasst von	BASE - Bielefeld Academic Search Engine