Fugu-MT 論文翻訳(概要): Analysis of Information Flow Through U-Nets

論文の概要: Analysis of Information Flow Through U-Nets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08427v1
Date: Thu, 21 Jan 2021 03:53:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-21 07:59:56.850657
Title: Analysis of Information Flow Through U-Nets
Title（参考訳）: U-Netによる情報フローの解析
Authors: Suemin Lee and Ivan V. Baji\'c
Abstract要約: 情報理論ツールを使用して、U-Netによる情報フローの洞察を得ます。入力/出力層と中間層間の相互情報がどのようにU-Netの様々な部分を通る情報フローを理解するのに有用なツールとなるかを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.24508656138528
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) have become ubiquitous in medical image processing and analysis. Among them, U-Nets are very popular in various image segmentation tasks. Yet, little is known about how information flows through these networks and whether they are indeed properly designed for the tasks they are being proposed for. In this paper, we employ information-theoretic tools in order to gain insight into information flow through U-Nets. In particular, we show how mutual information between input/output and an intermediate layer can be a useful tool to understand information flow through various portions of a U-Net, assess its architectural efficiency, and even propose more efficient designs.
Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Networks, DNN)は、医用画像処理と分析においてユビキタスである。 U-Netは様々な画像分割タスクで非常に人気がある。しかし、これらのネットワークを通して情報がどのように流れるのか、そして彼らが実際に提案されているタスクのために適切に設計されているかどうかについてはほとんど知られていない。本稿では,U-Netを介する情報フローの洞察を得るために,情報理論ツールを用いる。特に,入力/出力層と中間層の間の相互情報がどのように,U-Netの様々な部分を通過する情報の流れを理解し,そのアーキテクチャ効率を評価し,より効率的な設計を提案するのに役立つかを示す。

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