論文の概要: Decom--CAM: Tell Me What You See, In Details! Feature-Level
Interpretation via Decomposition Class Activation Map
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04644v1
- Date: Sat, 27 May 2023 14:33:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-11 13:27:09.326088
- Title: Decom--CAM: Tell Me What You See, In Details! Feature-Level
Interpretation via Decomposition Class Activation Map
- Title（参考訳）: Decom--CAM: 詳細を教えてくれ!
分解クラス活性化マップによる特徴レベル解釈
- Authors: Yuguang Yang, Runtang Guo, Sheng Wu, Yimi Wang, Juan Zhang, Xuan Gong,
Baochang Zhang
- Abstract要約: クラスアクティベーションマップ(CAM)は、オブジェクトの位置をハイライトすることで深層モデルの予測を解釈するために広く使われている。
本稿では,分解クラス活性化マップ(Decom-CAM)と呼ばれる2段階の解釈可能性を提案する。
実験の結果,提案したDecom-CAMは最先端の手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.741608176763634
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Interpretation of deep learning remains a very challenging problem. Although
the Class Activation Map (CAM) is widely used to interpret deep model
predictions by highlighting object location, it fails to provide insight into
the salient features used by the model to make decisions. Furthermore, existing
evaluation protocols often overlook the correlation between interpretability
performance and the model's decision quality, which presents a more fundamental
issue. This paper proposes a new two-stage interpretability method called the
Decomposition Class Activation Map (Decom-CAM), which offers a feature-level
interpretation of the model's prediction. Decom-CAM decomposes intermediate
activation maps into orthogonal features using singular value decomposition and
generates saliency maps by integrating them. The orthogonality of features
enables CAM to capture local features and can be used to pinpoint semantic
components such as eyes, noses, and faces in the input image, making it more
beneficial for deep model interpretation. To ensure a comprehensive comparison,
we introduce a new evaluation protocol by dividing the dataset into subsets
based on classification accuracy results and evaluating the interpretability
performance on each subset separately. Our experiments demonstrate that the
proposed Decom-CAM outperforms current state-of-the-art methods significantly
by generating more precise saliency maps across all levels of classification
accuracy. Combined with our feature-level interpretability approach, this paper
could pave the way for a new direction for understanding the decision-making
process of deep neural networks.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングの解釈は非常に難しい問題です。
クラスアクティベーションマップ(CAM)は、オブジェクトの位置を強調することによって深層モデルの予測を解釈するために広く使われているが、決定のためにモデルが使用する健全な機能についての洞察を得られていない。
さらに、既存の評価プロトコルは、解釈可能性のパフォーマンスとモデルの意思決定品質の相関をしばしば見過ごしており、これはより根本的な問題である。
本稿では,分解クラスアクティベーションマップ (decom-cam) と呼ばれる,モデルの予測を特徴レベルで解釈する新しい2段階解釈法を提案する。
Decom-CAMは、特異値分解を用いて中間活性化写像を直交的特徴に分解し、それらの積分により塩分マップを生成する。
特徴の直交性により、camは局所的な特徴を捉えることができ、入力画像内の目、鼻、顔といった意味的要素を特定できるため、深いモデル解釈に有用である。
包括的比較を行うため,分類精度に基づいてデータセットをサブセットに分割し,各サブセットの解釈性能を別々に評価することで,新たな評価プロトコルを提案する。
以上の結果から,Decom-CAMは,すべてのレベルの分類精度でより高精度な精度マップを生成することにより,最先端の手法を著しく上回ることを示す。
機能レベルの解釈可能性アプローチと組み合わせることで、深層ニューラルネットワークの意思決定プロセスを理解するための新しい方向への道を開くことができます。
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