論文の概要: Inference Graphs for CNN Interpretation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10568v1
• Date: Wed, 20 Oct 2021 13:56:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 17:17:52.376144
• Title: Inference Graphs for CNN Interpretation
• Title（参考訳）: CNN解釈のための推論グラフ
• Authors: Yael Konforti, Alon Shpigler, Boaz Lernerand Aharon Bar-Hillel
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は多くの視覚関連タスクにおいて優れた精度を実現している。 本稿では,確率モデルを用いたネットワーク隠蔽層の活動のモデル化を提案する。 このようなグラフは、クラス全体の推論プロセスの理解や、ネットワークが特定の画像に対して行う決定を説明するのに有用であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.765543440576144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) have achieved superior accuracy in many visual related tasks. However, the inference process through intermediate layers is opaque, making it difficult to interpret such networks or develop trust in their operation. We propose to model the network hidden layers activity using probabilistic models. The activity patterns in layers of interest are modeled as Gaussian mixture models, and transition probabilities between clusters in consecutive modeled layers are estimated. Based on maximum-likelihood considerations, nodes and paths relevant for network prediction are chosen, connected, and visualized as an inference graph. We show that such graphs are useful for understanding the general inference process of a class, as well as explaining decisions the network makes regarding specific images.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は多くの視覚関連タスクにおいて優れた精度を実現している。 しかし、中間層による推論プロセスは不透明であり、そのようなネットワークを解釈したり、その操作に対する信頼を育むことは困難である。 確率モデルを用いてネットワーク隠蔽層の活動のモデル化を提案する。 関心層内の活動パターンをガウス混合モデルとしてモデル化し,連続モデル層内のクラスター間の遷移確率を推定した。 ネットワーク予測に関連するノードやパスを最大化して,推論グラフとして選択し,接続し,視覚化する。 このようなグラフは、クラス全体の推論プロセスの理解や、ネットワークが特定の画像に対して行う決定の説明に有用であることを示す。

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