論文の概要: Interpreting CNN Predictions using Conditional Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08067v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 13:26:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 14:57:11.173244
• Title: Interpreting CNN Predictions using Conditional Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 条件付き生成逆ネットワークを用いたCNN予測の解釈
• Authors: Akash Guna R T, Raul Benitez, Sikha O K
• Abstract要約: 我々は、コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)の視覚的解釈を生成するために、条件付きジェネレーターネットワーク(GAN)を訓練する。 CNNを理解するために、GANは予測を行う際に、CNNがどのように画像を処理しているかに関する情報を訓練する。 我々は,中間解釈マップの累積平均化により,CNNアーキテクチャの適切な表現を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel method that trains a conditional Generative Adversarial Network (GAN) to generate visual interpretations of a Convolutional Neural Network (CNN). To comprehend a CNN, the GAN is trained with information on how the CNN processes an image when making predictions. Supplying that information has two main challenges: how to represent this information in a form that is feedable to the GANs and how to effectively feed the representation to the GAN. To address these issues, we developed a suitable representation of CNN architectures by cumulatively averaging intermediate interpretation maps. We also propose two alternative approaches to feed the representations to the GAN and to choose an effective training strategy. Our approach learned the general aspects of CNNs and was agnostic to datasets and CNN architectures. The study includes both qualitative and quantitative evaluations and compares the proposed GANs with state-of-the-art approaches. We found that the initial layers of CNNs and final layers are equally crucial for interpreting CNNs upon interpreting the proposed GAN. We believe training a GAN to interpret CNNs would open doors for improved interpretations by leveraging fast-paced deep learning advancements. The code used for experimentation is publicly available at https://github.com/Akash-guna/Explain-CNN-With-GANS
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)の視覚的解釈を生成するために,条件付きGAN(Generative Adversarial Network)を訓練する手法を提案する。 CNNを理解するために、GANは予測を行う際に、CNNがどのように画像を処理しているかに関する情報を訓練する。 情報の提供には、この情報をGANに供給可能な形でどのように表現するか、GANに効果的に表現する方法の2つの主な課題がある。 これらの問題に対処するために,中間解釈マップの累積平均化によるCNNアーキテクチャの適切な表現を開発した。 また、GANに表現を供給し、効果的なトレーニング戦略を選択するための2つの方法を提案する。 我々のアプローチはCNNの一般的な側面を学び、データセットやCNNアーキテクチャに非依存でした。 この研究は質的および定量的評価の両方を含み、提案したGANと最先端のアプローチを比較している。 CNNの初期層と最終層は,提案したGANの解釈において,CNNの解釈に等しく重要であることがわかった。 我々は,CNN を解釈するための GAN の訓練が,速いペースの深層学習の進歩を活用することで,解釈を改善するための扉を開くと信じている。 実験に使われるコードはhttps://github.com/Akash-guna/Explain-CNN-With-GANSで公開されている。

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