論文の概要: Towards interpreting computer vision based on transformation invariant optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09982v1
• Date: Fri, 18 Jun 2021 08:04:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-21 14:06:30.821405
• Title: Towards interpreting computer vision based on transformation invariant optimization
• Title（参考訳）: 変換不変最適化に基づくコンピュータビジョンの解釈に向けて
• Authors: Chen Li, Jinzhe Jiang, Xin Zhang, Tonghuan Zhang, Yaqian Zhao, Dongdong Jiang and RenGang Li
• Abstract要約: 本研究では、ニューラルネットワークをターゲットクラスに活性化できる可視化画像を、バックプロパゲーション法により生成する。 このような手法がニューラルネットワークの洞察を得るのに役立つケースがいくつかある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.820985444099536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interpreting how does deep neural networks (DNNs) make predictions is a vital field in artificial intelligence, which hinders wide applications of DNNs. Visualization of learned representations helps we humans understand the vision of DNNs. In this work, visualized images that can activate the neural network to the target classes are generated by back-propagation method. Here, rotation and scaling operations are applied to introduce the transformation invariance in the image generating process, which we find a significant improvement on visualization effect. Finally, we show some cases that such method can help us to gain insight into neural networks.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)がどのように予測を行うかを理解することは、人工知能において重要な分野であり、DNNの幅広い応用を妨げる。 学習した表現の可視化は、人間がDNNのビジョンを理解するのに役立つ。 本研究では、ニューラルネットワークをターゲットクラスに活性化できる可視化画像を、バックプロパゲーション法により生成する。 ここでは、画像生成過程における変換不変性を導入するために回転およびスケーリング操作を適用し、可視化効果に大きな改善が認められる。 最後に,このような手法がニューラルネットワークに対する洞察を得る上で有用であることを示す。

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