ANNが学習する概念の性質をさらに理解するためには、実験的アプローチが重要です。具体的には、以下のようなアプローチが有効であると考えられます。
Transfer Learningの活用: 既存のモデルを新しいタスクに適用し、その性能を評価することで、ANNがどのような概念を学習しているかを理解することができます。
TCAVやGAN Dissectionの利用: Concept Activation Vectors (TCAV) やGAN Dissectionなどの解釈可能性技術を使用して、ANNがどのような概念を表現しているかを定量化し、視覚化することが重要です。
Ablation Studiesの実施: 特定のユニットを取り除くことによるモデルのパフォーマンスへの影響を調査することで、ANN内の概念表現の重要性を評価することができます。
これらの実験的アプローチを組み合わせることで、ANNが学習する概念の性質をより深く理解することが可能です。