論文の概要: From Interpretable Filters to Predictions of Convolutional Neural
Networks with Explainable Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12958v1
- Date: Tue, 26 Jul 2022 15:05:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-27 13:12:42.971528
- Title: From Interpretable Filters to Predictions of Convolutional Neural
Networks with Explainable Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 解釈可能なフィルタから説明可能な人工知能を用いた畳み込みニューラルネットワークの予測へ
- Authors: Shagufta Henna, Juan Miguel Lopez Alcaraz
- Abstract要約: 我々は,コビッド19と非コビッド19の分類に使用されるcnnexplainと呼ばれるCNNモデルの説明可能性に注目した。
我々は、可視化、SmoothGrad、Grad-CAM、LIMEなど、さまざまな説明可能な人工知能(XAI)の手法を用いて、畳み込みフィルタの解釈を行っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Convolutional neural networks (CNN) are known for their excellent feature
extraction capabilities to enable the learning of models from data, yet are
used as black boxes. An interpretation of the convolutional filtres and
associated features can help to establish an understanding of CNN to
distinguish various classes. In this work, we focus on the explainability of a
CNN model called as cnnexplain that is used for Covid-19 and non-Covid-19
classification with a focus on the interpretability of features by the
convolutional filters, and how these features contribute to classification.
Specifically, we have used various explainable artificial intelligence (XAI)
methods, such as visualizations, SmoothGrad, Grad-CAM, and LIME to provide
interpretation of convolutional filtres, and relevant features, and their role
in classification. We have analyzed the explanation of these methods for
Covid-19 detection using dry cough spectrograms. Explanation results obtained
from the LIME, SmoothGrad, and Grad-CAM highlight important features of
different spectrograms and their relevance to classification.
- Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、データからモデルの学習を可能にする優れた特徴抽出能力で知られているが、ブラックボックスとして使用される。
畳み込みフィルトレーと関連する特徴の解釈は、様々なクラスを区別するcnnの理解を確立するのに役立つ。
本研究では,コビッド19および非コビッド19分類に使用されるcnnexplainと呼ばれるCNNモデルの,畳み込みフィルタによる特徴の解釈可能性に着目し,これらの特徴が分類にどのように貢献するかを考察する。
具体的には,様々な説明可能な人工知能(xai)手法(可視化,スムースグレード,グラッドカム,ライムなど)を用いて,畳み込みフィルトレーと関連する特徴の解釈と分類における役割について検討した。
ドライ・コー・スペクトログラムを用いたCovid-19検出法の解析を行った。
ライム, スムースグレード, グレードカムから得られた説明結果は, 異なる分光図の重要な特徴と分類との関連を強調する。
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