Fugu-MT 論文翻訳(概要): TorchPRISM: Principal Image Sections Mapping, a novel method for Convolutional Neural Network features visualization

論文の概要: TorchPRISM: Principal Image Sections Mapping, a novel method for Convolutional Neural Network features visualization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11266v1
Date: Wed, 27 Jan 2021 08:54:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-02 07:28:00.256352
Title: TorchPRISM: Principal Image Sections Mapping, a novel method for Convolutional Neural Network features visualization
Title（参考訳）: TorchPRISM: Convolutional Neural Networkの可視化のための新しい手法であるPrincipal Image Sections Mapping
Authors: Tomasz Szandala
Abstract要約: PyTorch専用のプリンシパルイメージセクションマッピング - PRISMを導入するが、他のディープラーニングフレームワークに簡単に移植できる。 PRISMは、所定の畳み込みニューラルネットワークによって認識される最も重要な特徴を視覚化するために、主成分分析に依存している。同じバッチで処理された画像間の比較セット機能を表示することができるため、PRISMはExplanation by Exampleとよく同期する手法である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper we introduce a tool called Principal Image Sections Mapping - PRISM, dedicated for PyTorch, but can be easily ported to other deep learning frameworks. Presented software relies on Principal Component Analysis to visualize the most significant features recognized by a given Convolutional Neural Network. Moreover, it allows to display comparative set features between images processed in the same batch, therefore PRISM can be a method well synerging with technique Explanation by Example.
Abstract（参考訳）: 本稿では、PyTorch専用のプリンシパルイメージセクションマッピングPRISMと呼ばれるツールを紹介しますが、他のディープラーニングフレームワークに簡単に移植できます。提示されたソフトウェアは、与えられた畳み込みニューラルネットワークによって認識される最も重要な特徴を視覚化するために主成分分析に依存している。さらに、同じバッチで処理された画像間の比較セット機能を表示することができるため、PRISMは例による技術説明との相乗効果が高い方法です。

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