論文の概要: Empowering CAM-based Methods with Capability to Generate Fine-Grained and High-Faithfulness Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09171v2
• Date: Wed, 10 Jan 2024 16:30:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 17:53:18.221649
• Title: Empowering CAM-based Methods with Capability to Generate Fine-Grained and High-Faithfulness Explanations
• Title（参考訳）: 微細粒度・高忠実度説明生成能力を有するCAM法
• Authors: Changqing Qiu, Fusheng Jin, Yining Zhang
• Abstract要約: コンピュータビジョンでは、CAMベースの手法とLRPは2つの一般的な説明法である。 本稿では,CAM法を拡張したFG-CAMを提案する。 提案手法は, CAM法の特徴を変化させることなく, CAM法の欠点を解消するだけでなく, LRPとその変種よりも忠実である詳細な説明も生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.757194730633422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, the explanation of neural network models has garnered considerable research attention. In computer vision, CAM (Class Activation Map)-based methods and LRP (Layer-wise Relevance Propagation) method are two common explanation methods. However, since most CAM-based methods can only generate global weights, they can only generate coarse-grained explanations at a deep layer. LRP and its variants, on the other hand, can generate fine-grained explanations. But the faithfulness of the explanations is too low. To address these challenges, in this paper, we propose FG-CAM (Fine-Grained CAM), which extends CAM-based methods to enable generating fine-grained and high-faithfulness explanations. FG-CAM uses the relationship between two adjacent layers of feature maps with resolution differences to gradually increase the explanation resolution, while finding the contributing pixels and filtering out the pixels that do not contribute. Our method not only solves the shortcoming of CAM-based methods without changing their characteristics, but also generates fine-grained explanations that have higher faithfulness than LRP and its variants. We also present FG-CAM with denoising, which is a variant of FG-CAM and is able to generate less noisy explanations with almost no change in explanation faithfulness. Experimental results show that the performance of FG-CAM is almost unaffected by the explanation resolution. FG-CAM outperforms existing CAM-based methods significantly in both shallow and intermediate layers, and outperforms LRP and its variations significantly in the input layer. Our code is available at https://github.com/dongmo-qcq/FG-CAM.
• Abstract（参考訳）: 近年,ニューラルネットワークモデルの説明が研究の注目を集めている。 コンピュータビジョンでは, CAM (Class Activation Map) と LRP (Layer-wise Relevance Propagation) の2つの手法が一般的である。 しかし、ほとんどのCAMベースの手法はグローバルウェイトしか生成できないため、深い層で粗い粒度の説明しか生成できない。 一方、lrpとその変種は、細かな説明を生成することができる。 しかし、説明の忠実さは低すぎる。 これらの課題に対処するため,本論文では,細粒度で高忠実な説明を生成するために,CAM法を拡張したFG-CAM(Fine-Grained CAM)を提案する。 fg-camは、解像度の違いを持つ2つの隣接する特徴マップの層間の関係を利用して、徐々に分解性を高め、寄与画素を見つけ、寄与しない画素をフィルタリングする。 提案手法は, CAM法の特徴を変化させることなく, その欠点を解消するだけでなく, LRPとその変種よりも忠実である詳細な説明を生成する。 また,FG-CAMはFG-CAMの変種であり,説明の忠実度にはほとんど変化がなく,ノイズの少ない説明を生成できる。 実験結果から,FG-CAMの性能にはほとんど影響がないことが明らかとなった。 FG-CAMは、浅い層と中間層の両方において既存のCAM法を著しく上回り、入力層においてLPPとその変動を著しく上回る。 私たちのコードはhttps://github.com/dongmo-qcq/fg-camで入手できる。

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