論文の概要: Elements of Active Continuous Learning and Uncertainty Self-Awareness: a Narrow Implementation for Face and Facial Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05574v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 17:01:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.459936
• Title: Elements of Active Continuous Learning and Uncertainty Self-Awareness: a Narrow Implementation for Face and Facial Expression Recognition
• Title（参考訳）: アクティブな連続学習要素と不確実な自己認識:顔と顔の表情認識のための狭い実装
• Authors: Stanislav Selitskiy,
• Abstract要約: 思考過程の反映と、そのパフォーマンスに不満がある場合の修正は、知性の本質的な特徴の1つである。 本稿では、ANNの活性化パターンを観察する監視人工ニューラルネットワーク(ANN)の形式で自己認識機構をエミュレーションする。 信頼性の判断は、アクティブな学習モードをトリガーし、高い不確実性と混乱した状況において人間の助けを求める機械学習アルゴリズムにエージェンシーの要素を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reflection on one's thought process and making corrections to it if there exists dissatisfaction in its performance is, perhaps, one of the essential traits of intelligence. However, such high-level abstract concepts mandatory for Artificial General Intelligence can be modelled even at the low level of narrow Machine Learning algorithms. Here, we present the self-awareness mechanism emulation in the form of a supervising artificial neural network (ANN) observing patterns in activations of another underlying ANN in a search for indications of the high uncertainty of the underlying ANN and, therefore, the trustworthiness of its predictions. The underlying ANN is a convolutional neural network (CNN) ensemble employed for face recognition and facial expression tasks. The self-awareness ANN has a memory region where its past performance information is stored, and its learnable parameters are adjusted during the training to optimize the performance. The trustworthiness verdict triggers the active learning mode, giving elements of agency to the machine learning algorithm that asks for human help in high uncertainty and confusion conditions.
• Abstract（参考訳）: 思考過程を反映し、その性能に不満がある場合、それを修正することは、おそらく、知性の本質的な特性の1つである。 しかしながら、人工知能に必須となる高レベルの抽象概念は、狭義の機械学習アルゴリズムの低レベルにおいてもモデル化することができる。 本稿では,この自己認識機構を,ANNの活性化パターンを観察する監視人工ニューラルネットワーク(ANN)の形式でエミュレーションし,その信頼性を検証した。 基盤となるANNは、顔認識と表情タスクに使用される畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アンサンブルである。 自己認識ANNは、過去の性能情報を記憶したメモリ領域を有し、学習可能なパラメータをトレーニング中に調整して性能を最適化する。 信頼性の判断は、アクティブな学習モードをトリガーし、高い不確実性と混乱した状況において人間の助けを求める機械学習アルゴリズムにエージェンシーの要素を与える。

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