Fugu-MT 論文翻訳(概要): A light-weight method to foster the (Grad)CAM interpretability and explainability of classification networks

論文の概要: A light-weight method to foster the (Grad)CAM interpretability and explainability of classification networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12546v1
Date: Sat, 26 Sep 2020 09:15:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-14 08:25:56.054899
Title: A light-weight method to foster the (Grad)CAM interpretability and explainability of classification networks
Title（参考訳）: 分類網の(Grad)CAM解釈性と説明可能性向上のための軽量手法
Authors: Alfred Sch\"ottl
Abstract要約: そこで本研究では,局所分類ネットワークの説明可能性を向上させる軽量な手法を提案する。本手法は,訓練過程中の(グラッド)CAMマップをトレーニング損失の修正により考慮し,付加的な構造要素を必要としない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider a light-weight method which allows to improve the explainability of localized classification networks. The method considers (Grad)CAM maps during the training process by modification of the training loss and does not require additional structural elements. It is demonstrated that the (Grad)CAM interpretability, as measured by several indicators, can be improved in this way. Since the method shall be applicable on embedded systems and on standard deeper architectures, it essentially takes advantage of second order derivatives during the training and does not require additional model layers.
Abstract（参考訳）: 本稿では,局所化分類ネットワークの説明可能性を向上させるための軽量手法について考察する。本手法は,訓練過程中の(グラッド)CAMマップをトレーニング損失の修正により考慮し,付加的な構造要素を必要としない。複数の指標によって測定された(Grad)CAM解釈性は、この方法で改善できることが示されている。メソッドは組み込みシステムや標準のより深いアーキテクチャに適用できるので、基本的にはトレーニング中に2階微分を活用でき、追加のモデル層を必要としない。

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