論文の概要: Uncertainty based Class Activation Maps for Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10309v1
• Date: Thu, 23 Jan 2020 19:54:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 10:03:55.676047
• Title: Uncertainty based Class Activation Maps for Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 不確実性に基づくクラスアクティベーションマップによる視覚的質問応答
• Authors: Badri N. Patro, Mayank Lunayach and Vinay P. Namboodiri
• Abstract要約: 本稿では,視覚的注意マップを提供する勾配に基づく確実性推定手法を提案する。 我々は,これらの推定値の勾配を用いて,より改良した現代確率的ディープラーニング手法を取り入れた。 提案手法は,深層学習モデルの精度向上と説明のためのレシピとみなすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.859101872119517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Understanding and explaining deep learning models is an imperative task. Towards this, we propose a method that obtains gradient-based certainty estimates that also provide visual attention maps. Particularly, we solve for visual question answering task. We incorporate modern probabilistic deep learning methods that we further improve by using the gradients for these estimates. These have two-fold benefits: a) improvement in obtaining the certainty estimates that correlate better with misclassified samples and b) improved attention maps that provide state-of-the-art results in terms of correlation with human attention regions. The improved attention maps result in consistent improvement for various methods for visual question answering. Therefore, the proposed technique can be thought of as a recipe for obtaining improved certainty estimates and explanations for deep learning models. We provide detailed empirical analysis for the visual question answering task on all standard benchmarks and comparison with state of the art methods.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルの理解と説明は必須課題です。 そこで本研究では,視覚的注意マップを提供する勾配に基づく確実性推定手法を提案する。 特に視覚的質問応答タスクについては解決する。 現代の確率的深層学習手法を取り入れ、これらの推定に勾配を用いることによりさらに改善する。 これらは2つの利点があります。 a) 誤分類標本と相関する確実性の推定値を得るための改善 b)ヒトの注意領域との相関で最先端の結果を提供する注意マップの改善。 注意マップの改善は、視覚的質問応答の様々な方法に対して一貫した改善をもたらす。 したがって,提案手法は,改良された確実性推定と深層学習モデルの説明を得るためのレシピとみなすことができる。 すべての標準ベンチマークで視覚的質問応答タスクの詳細な経験的分析を行い,その手法との比較を行った。

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