Fugu-MT 論文翻訳(概要): SIDU: Similarity Difference and Uniqueness Method for Explainable AI

論文の概要: SIDU: Similarity Difference and Uniqueness Method for Explainable AI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03122v1
Date: Thu, 4 Jun 2020 20:33:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-25 08:57:21.857675
Title: SIDU: Similarity Difference and Uniqueness Method for Explainable AI
Title（参考訳）: SIDU: 説明可能なAIの類似性と特異性
Authors: Satya M. Muddamsetty, Mohammad N. S. Jahromi, Thomas B. Moeslund
Abstract要約: 本稿では,深層学習ネットワークにおける新たな視覚的説明法について述べる。提案手法は,有望な視覚的説明が有望であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.94600656231124
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A new brand of technical artificial intelligence ( Explainable AI ) research has focused on trying to open up the 'black box' and provide some explainability. This paper presents a novel visual explanation method for deep learning networks in the form of a saliency map that can effectively localize entire object regions. In contrast to the current state-of-the art methods, the proposed method shows quite promising visual explanations that can gain greater trust of human expert. Both quantitative and qualitative evaluations are carried out on both general and clinical data sets to confirm the effectiveness of the proposed method.
Abstract（参考訳）: 新しいブランドの技術的人工知能(説明可能なAI)の研究は、ブラックボックスのオープン化と説明可能性の提供に注力している。本稿では,対象領域全体を効果的にローカライズできるサリエンシーマップという形で,深層学習ネットワークの視覚的な説明手法を提案する。現在の最先端の手法とは対照的に、提案手法は有望な視覚的な説明を示し、人間の専門家の信頼を高めることができる。提案手法の有効性を確認するために, 一般および臨床データから定量的, 質的評価を行った。

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