論文の概要: CLIP-Dissect: Automatic Description of Neuron Representations in Deep Vision Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10965v1
• Date: Sat, 23 Apr 2022 00:40:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 10:23:12.987259
• Title: CLIP-Dissect: Automatic Description of Neuron Representations in Deep Vision Networks
• Title（参考訳）: CLIP-Dissect:ディープビジョンネットワークにおけるニューロン表現の自動記述
• Authors: Tuomas Oikarinen, Tsui-Wei Weng
• Abstract要約: 視覚ネットワーク内の個々の隠れニューロンの機能を自動的に記述する新しい手法であるCLIP-Dissectを提案する。 ここでは,CLIP-Dissectが,基底構造が利用可能なニューロンに対して,既存の方法よりも正確な記述を提供することを示す。 我々の手法は非常に柔軟であり、モデル非依存であり、新しい概念を容易に扱え、将来より優れたマルチモーダルモデルを活用するために拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8858544147141085
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose CLIP-Dissect, a new technique to automatically describe the function of individual hidden neurons inside vision networks. CLIP-Dissect leverages recent advances in multimodal vision/language models to label internal neurons with open-ended concepts without the need for any labeled data or human examples, which are required for existing tools to succeed. We show that CLIP-Dissect provides more accurate descriptions than existing methods for neurons where the ground-truth is available as well as qualitatively good descriptions for hidden layer neurons. In addition, our method is very flexible: it is model agnostic, can easily handle new concepts and can be extended to take advantage of better multimodal models in the future. Finally CLIP-Dissect is computationally efficient and labels all neurons of a layer in a large vision model in tens of minutes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚ネットワーク内の個々の隠れニューロンの機能を自動的に記述する新しい手法であるCLIP-Dissectを提案する。 CLIP-Dissectは、マルチモーダルビジョン/言語モデルの最近の進歩を活用して、既存のツールが成功するために必要なラベル付きデータや人間の例を必要とせずに、内部ニューロンをオープンな概念でラベル付けする。 その結果, クリップディステクトは, 隠れ層ニューロンに対する質的良質な記述だけでなく, 既存の神経細胞の方法よりも正確な説明が得られていることがわかった。 さらに,本手法は非常に柔軟であり,モデル非依存であり,新しい概念を容易に扱えるとともに,将来より優れたマルチモーダルモデルを活用するために拡張することができる。 最後に、CLIP-Dissectは計算効率が良く、数十分で大きな視覚モデル内の全てのニューロンをラベル付けする。

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