抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本稿は,RoboCupサッカーシミュレーションにおける,フィールド局面の評価を,視覚的に説明する方法を示す。提案方法は,フィールド局面に対して,局所評価を与えるニューラルネットワークモデルを構築する。各フィールド局面は,フィールド局面から開始して,次の得点までの残りのサイクルを推定する,SituationSscoreと呼ばれるグローバル値を有すると仮定する。ニューラルネットワークモデルは,SituationSscoreに対する入力画像において,各画素の寄与を計算する。局面評価モデルの視覚説明方法として,Gradient-weighted Activation Mapping(Grad-CAM)を使用した。Grad-CAMは,予測に寄与する領域を可視化した。本研究は,この方法が有用で,また局面評価モデルから単に評価スコアを示すよりも,説得力のある説明を提供できることを示した。(翻訳著者抄録)