論文の概要: CNNC: A Visual Analytics System for Comparative Studies of Deep Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13252v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 20:36:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-27 16:15:18.147587
• Title: CNNC: A Visual Analytics System for Comparative Studies of Deep Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: CNNC:深部畳み込みニューラルネットワークの比較研究のためのビジュアル分析システム
• Authors: Xiwei Xuan, Xiaoyu Zhang, Oh-Hyun Kwon, Kwan-Liu Ma
• Abstract要約: 近年の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の急速な発展は、多くの機械学習(ML)アプリケーションに大きなブレークスルーをもたらした。 利用可能なさまざまなCNNモデルを理解し比較する能力は不可欠である。 本稿では,1つのCNNモデルの詳細な検査と2つ以上のモデルの比較研究を支援する視覚分析システムCNNComparator(CNNC)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.172992671830904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid development of Convolutional Neural Networks (CNNs) in recent years has triggered significant breakthroughs in many machine learning (ML) applications. The ability to understand and compare various CNN models available is thus essential. The conventional approach with visualizing each model's quantitative features, such as classification accuracy and computational complexity, is not sufficient for a deeper understanding and comparison of the behaviors of different models. Moreover, most of the existing tools for assessing CNN behaviors only support comparison between two models and lack the flexibility of customizing the analysis tasks according to user needs. This paper presents a visual analytics system, CNN Comparator (CNNC), that supports the in-depth inspection of a single CNN model as well as comparative studies of two or more models. The ability to compare a larger number of (e.g., tens of) models especially distinguishes our system from previous ones. With a carefully designed model visualization and explaining support, CNNC facilitates a highly interactive workflow that promptly presents both quantitative and qualitative information at each analysis stage. We demonstrate CNNC's effectiveness for assisting ML practitioners in evaluating and comparing multiple CNN models through two use cases and one preliminary evaluation study using the image classification tasks on the ImageNet dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の急速な発展は、多くの機械学習(ML)アプリケーションに大きなブレークスルーをもたらした。 利用可能なさまざまなCNNモデルを理解し比較する能力は不可欠である。 分類精度や計算複雑性などの各モデルの定量的特徴を可視化する従来の手法は、異なるモデルの振る舞いをより深く理解し比較するには不十分である。 さらに、既存のCNN行動評価ツールのほとんどは、2つのモデルの比較のみをサポートし、ユーザのニーズに応じて分析タスクをカスタマイズする柔軟性を欠いている。 本稿では,1つのCNNモデルの詳細な検査と2つ以上のモデルの比較研究を支援する視覚分析システムCNNComparator(CNNC)を提案する。 より多くの(例えば数十の)モデルを比較する能力は、特に我々のシステムを以前のモデルと区別する。 モデルビジュアライゼーションと説明サポートを慎重に設計したCNNCは、分析段階で定量情報と定性的情報の両方を即座に提示する高度にインタラクティブなワークフローを促進する。 我々は,ML実践者を支援するCNNCの有効性を,2つのユースケースによる複数のCNNモデルの評価・比較と,ImageNetデータセット上の画像分類タスクを用いた予備評価を行った。

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