論文の概要: Explaining neural network predictions of material strength

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03729v1
• Date: Fri, 5 Nov 2021 21:09:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-09 15:32:00.096914
• Title: Explaining neural network predictions of material strength
• Title（参考訳）: 材料強度のニューラルネットワーク予測を説明する
• Authors: Ian A. Palmer and T. Nathan Mundhenk and Brian Gallagher and Yong Han
• Abstract要約: コンピュータビジョンでは、説明可能なAI唾液マップを使用して、画像のどの部分がネットワークの決定に重要であるかを伝えることが一般的である。 我々は,SEM画像の重要な位置から解釈しやすい非抽象的なテクスチャへ特徴をマッピングする手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.294014185517203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We recently developed a deep learning method that can determine the critical peak stress of a material by looking at scanning electron microscope (SEM) images of the material's crystals. However, it has been somewhat unclear what kind of image features the network is keying off of when it makes its prediction. It is common in computer vision to employ an explainable AI saliency map to tell one what parts of an image are important to the network's decision. One can usually deduce the important features by looking at these salient locations. However, SEM images of crystals are more abstract to the human observer than natural image photographs. As a result, it is not easy to tell what features are important at the locations which are most salient. To solve this, we developed a method that helps us map features from important locations in SEM images to non-abstract textures that are easier to interpret.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 材料結晶の走査型電子顕微鏡(SEM)画像を用いて, 材料の臨界ピーク応力を決定する深層学習法を開発した。 しかし、それがいつ予測されるのかは、ネットワークがどのような特徴を持っているのかは定かではない。 コンピュータビジョンでは、説明可能なAI唾液マップを使用して、画像のどの部分がネットワークの決定に重要であるかを伝えることが一般的である。 通常、これらの静かな場所を見ることで重要な特徴を推測することができる。 しかし、結晶のsem画像は自然画像写真よりも人間の観察者にとって抽象的である。 結果として、最も有能な場所において、どの機能が重要かを知るのは容易ではない。 そこで我々は,SEM画像中の重要な位置から,解釈しやすい非抽象的なテクスチャへ特徴をマッピングする手法を開発した。

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