論文の概要: Human-Understandable Decision Making for Visual Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03429v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 02:07:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-08 20:51:48.204256
• Title: Human-Understandable Decision Making for Visual Recognition
• Title（参考訳）: 視覚認識のための人間理解型意思決定
• Authors: Xiaowei Zhou, Jie Yin, Ivor Tsang and Chen Wang
• Abstract要約: モデル学習プロセスに人間の知覚の優先順位を組み込むことにより,深層ニューラルネットワークを訓練する新たなフレームワークを提案する。 提案モデルの有効性を2つの古典的視覚認識タスクで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.30163407674527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread use of deep neural networks has achieved substantial success in many tasks. However, there still exists a huge gap between the operating mechanism of deep learning models and human-understandable decision making, so that humans cannot fully trust the predictions made by these models. To date, little work has been done on how to align the behaviors of deep learning models with human perception in order to train a human-understandable model. To fill this gap, we propose a new framework to train a deep neural network by incorporating the prior of human perception into the model learning process. Our proposed model mimics the process of perceiving conceptual parts from images and assessing their relative contributions towards the final recognition. The effectiveness of our proposed model is evaluated on two classical visual recognition tasks. The experimental results and analysis confirm our model is able to provide interpretable explanations for its predictions, but also maintain competitive recognition accuracy.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの広範な利用は多くのタスクで大きな成功を収めている。 しかし、深層学習モデルの動作メカニズムと人間の理解可能な意思決定との間には大きなギャップがあるため、人間がこれらのモデルによる予測を完全に信頼できない。 これまで、人間の理解可能なモデルを訓練するために、深層学習モデルの行動と人間の知覚を連携させる方法についてはほとんど研究されていない。 このギャップを埋めるために,人間の知覚の先行をモデル学習プロセスに組み込むことにより,深層ニューラルネットワークを訓練するための新しい枠組みを提案する。 提案モデルは,画像から概念的部分を認識し,それらの相対的貢献度を評価する過程を模倣する。 提案モデルの有効性を2つの古典的視覚認識タスクで評価する。 実験結果と分析により,本モデルが予測の解釈可能な説明を提供すると同時に,競合認識精度も維持できることを確認した。

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