論文の概要: Explanation on Pretraining Bias of Finetuned Vision Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15428v1
• Date: Fri, 18 Nov 2022 07:57:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-04 14:34:14.890575
• Title: Explanation on Pretraining Bias of Finetuned Vision Transformer
• Title（参考訳）: 微細視変換器の予知バイアスに関する解説
• Authors: Bumjin Park, Jaesik Choi
• Abstract要約: 教師付きおよび教師なしの事前学習型VTモデルの事前学習バイアスを実証的に説明する。 注意写像の一般化,頑健性,エントロピーが事前学習型の性質ではないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.45829616207739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As the number of fine tuning of pretrained models increased, understanding the bias of pretrained model is essential. However, there is little tool to analyse transformer architecture and the interpretation of the attention maps is still challenging. To tackle the interpretability, we propose Input-Attribution and Attention Score Vector (IAV) which measures the similarity between attention map and input-attribution and shows the general trend of interpretable attention patterns. We empirically explain the pretraining bias of supervised and unsupervised pretrained ViT models, and show that each head in ViT has a specific range of agreement on the decision of the classification. We show that generalization, robustness and entropy of attention maps are not property of pretraining types. On the other hand, IAV trend can separate the pretraining types.
• Abstract（参考訳）: 事前学習モデルの微調整数が増加するにつれて,事前学習モデルのバイアスの理解が不可欠となる。 しかし、トランスフォーマーアーキテクチャを分析するツールはほとんどなく、アテンションマップの解釈は依然として困難である。 この解釈可能性に取り組むために,注意マップと入力属性の類似性を測定し,解釈可能な注意パターンの一般的な傾向を示すIAV(Input-Attribution and Attention Score Vector)を提案する。 教師付きおよび教師なしの事前学習型ViTモデルの事前学習バイアスを実証的に説明し、ViTの各頭部が分類の決定について特定の範囲の合意を持つことを示す。 注意写像の一般化,頑健性,エントロピーが事前学習型の性質ではないことを示す。 一方、IAVトレンドは事前学習型を分離することができる。

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