論文の概要: In-Distribution Interpretability for Challenging Modalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00758v2
• Date: Tue, 7 Jul 2020 15:10:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 22:17:50.762416
• Title: In-Distribution Interpretability for Challenging Modalities
• Title（参考訳）: 混成モダリティの分布内解釈可能性
• Authors: Cosmas Hei{\ss}, Ron Levie, Cinjon Resnick, Gitta Kutyniok, Joan Bruna
• Abstract要約: 最近の研究は、このような説明の意味性を改善するために生成モデルを利用する直感的なフレームワークを導入している。 本研究は,都市環境の音楽と物理シミュレーションという,多様かつ困難なモダリティを解釈するために,この手法の柔軟性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.35083996747926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is widely recognized that the predictions of deep neural networks are difficult to parse relative to simpler approaches. However, the development of methods to investigate the mode of operation of such models has advanced rapidly in the past few years. Recent work introduced an intuitive framework which utilizes generative models to improve on the meaningfulness of such explanations. In this work, we display the flexibility of this method to interpret diverse and challenging modalities: music and physical simulations of urban environments.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの予測は、単純なアプローチと比較して解析が難しいことが広く認識されている。 しかし、こうしたモデルの動作モードを調査する手法の開発は、ここ数年で急速に進展している。 近年,このような説明の有意義性を改善するために,生成モデルを用いた直感的フレームワークが導入された。 本研究は,都市環境の音楽と物理シミュレーションという,多様かつ困難なモダリティを解釈するための手法の柔軟性を示す。

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