論文の概要: R-Cut: Enhancing Explainability in Vision Transformers with Relationship Weighted Out and Cut

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09050v1
• Date: Tue, 18 Jul 2023 08:03:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 15:54:45.419724
• Title: R-Cut: Enhancing Explainability in Vision Transformers with Relationship Weighted Out and Cut
• Title（参考訳）: R-Cut: 重み付けとカットによる視覚変換器の説明可能性向上
• Authors: Yingjie Niu, Ming Ding, Maoning Ge, Robin Karlsson, Yuxiao Zhang, and Kazuya Takeda
• Abstract要約: リレーションウェイトアウト」と「カット」の2つのモジュールを紹介します。 Cut"モジュールは、位置、テクスチャ、色などの要素を考慮して、きめ細かい特徴分解を行う。 我々は,ImageNetデータセット上で定性的かつ定量的な実験を行い,本手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.382326829600283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based models have gained popularity in the field of natural language processing (NLP) and are extensively utilized in computer vision tasks and multi-modal models such as GPT4. This paper presents a novel method to enhance the explainability of Transformer-based image classification models. Our method aims to improve trust in classification results and empower users to gain a deeper understanding of the model for downstream tasks by providing visualizations of class-specific maps. We introduce two modules: the ``Relationship Weighted Out" and the ``Cut" modules. The ``Relationship Weighted Out" module focuses on extracting class-specific information from intermediate layers, enabling us to highlight relevant features. Additionally, the ``Cut" module performs fine-grained feature decomposition, taking into account factors such as position, texture, and color. By integrating these modules, we generate dense class-specific visual explainability maps. We validate our method with extensive qualitative and quantitative experiments on the ImageNet dataset. Furthermore, we conduct a large number of experiments on the LRN dataset, specifically designed for automatic driving danger alerts, to evaluate the explainability of our method in complex backgrounds. The results demonstrate a significant improvement over previous methods. Moreover, we conduct ablation experiments to validate the effectiveness of each module. Through these experiments, we are able to confirm the respective contributions of each module, thus solidifying the overall effectiveness of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのモデルは自然言語処理(NLP)の分野で人気があり、コンピュータビジョンタスクやGPT4のようなマルチモーダルモデルで広く利用されている。 本稿では,トランスベース画像分類モデルの説明性を向上させる新しい手法を提案する。 本手法は,分類結果の信頼性の向上と,クラス固有の地図の可視化を提供することで,下流タスクのモデルをより深く理解することを目的としている。 我々は ``Relationship Weighted Out" と ``Cut" の2つのモジュールを紹介します。 Relationship Weighted Out"モジュールは、中間層からクラス固有の情報を抽出し、関連する特徴を強調できるようにする。さらに、‘Cut’モジュールは、位置、テクスチャ、色などの要因を考慮して、きめ細かい機能分解を行う。 これらのモジュールを統合することで、クラス固有の視覚的説明可能性マップを生成する。 我々は,ImageNetデータセット上で定性的かつ定量的な実験を行った。 さらに、複雑な背景下での手法の説明可能性を評価するために、特に自動運転警告のために設計されたLRNデータセット上で多数の実験を行う。 その結果,従来の方法よりも顕著な改善が得られた。 さらに,各モジュールの有効性を検証するため,アブレーション実験を行った。 これらの実験を通じて,各モジュールの貢献度を確認することが可能となり,提案手法の総合的有効性が確立された。

関連論文リスト

• Feature Map Convergence Evaluation for Functional Module [14.53278086364748]
  モデル収束度を評価するため,特徴マップ解析に基づく評価手法を提案する。 我々は,モデルの収束度を測定し,予測するための特徴マップ収束評価ネットワーク (FMCE-Net) を開発した。 これは機能的モジュールに対する最初の独立評価手法であり、知覚モデルに対するトレーニングアセスメントのための新しいパラダイムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T06:25:49Z)
• Deep Fusion: Capturing Dependencies in Contrastive Learning via Transformer Projection Heads [0.0]
  Contrastive Learning (CL) は、ラベルのないデータを用いて特徴抽出モデルを訓練するための強力な方法として登場した。 近年の研究では、線形投射ヘッドポストバックボーンの導入により、モデル性能が著しく向上することが示唆されている。 コントラスト学習におけるプロジェクションヘッドの役割にトランスフォーマーの新たな応用を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T15:24:54Z)
• Self-Supervised Representation Learning with Meta Comprehensive Regularization [11.387994024747842]
  既存の自己管理フレームワークに組み込まれたCompMod with Meta Comprehensive Regularization (MCR)というモジュールを導入する。 提案したモデルを双方向最適化機構により更新し,包括的特徴を捉える。 本稿では,情報理論と因果対実的視点から提案手法の理論的支援を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T15:53:48Z)
• Module-wise Adaptive Distillation for Multimodality Foundation Models [125.42414892566843]
  マルチモーダル・ファンデーション・モデルは 目覚ましい 一般化性を示したが 規模が大きいため 展開に挑戦する 規模を減らすための効果的なアプローチの1つは層単位での蒸留であり、小さな学生モデルは各層で大きな教師モデルの隠された表現と一致するように訓練される。 そこで本研究では, 各モジュールの蒸留後の損失デクリメントを記録し, より頻繁な蒸留に寄与するモジュールを選択することによって, 個々のモジュールの寄与をトラックすることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T19:24:00Z)
• StableLLaVA: Enhanced Visual Instruction Tuning with Synthesized Image-Dialogue Data [129.92449761766025]
  本稿では,視覚的インストラクションチューニングのための画像と対話を同期的に合成する新しいデータ収集手法を提案する。 このアプローチは生成モデルのパワーを活用し、ChatGPTとテキスト・ツー・イメージ生成モデルの能力とを結合する。 本研究は,各種データセットを対象とした総合的な実験を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T12:43:52Z)
• Part-guided Relational Transformers for Fine-grained Visual Recognition [59.20531172172135]
  識別的特徴を学習し,特徴変換モジュールとの相関関係を探索するフレームワークを提案する。 提案手法は,3-of-the-levelオブジェクト認識において,部分ブランチの追加に頼らず,最先端の性能に達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-28T03:45:56Z)
• Beyond Simple Meta-Learning: Multi-Purpose Models for Multi-Domain, Active and Continual Few-Shot Learning [41.07029317930986]
  低ラベル方式で動作するモデルの分散感応クラスを提案する。 最初の手法であるSimple CNAPSは階層的に正規化されたマハラノビス距離に基づく分類器を用いる。 我々はさらに、このアプローチをトランスダクティブ学習環境に拡張し、トランスダクティブCNAPSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-13T18:59:02Z)
• Deep Relational Metric Learning [84.95793654872399]
  本稿では,画像クラスタリングと検索のためのディープリレーショナルメトリック学習フレームワークを提案する。 我々は、クラス間分布とクラス内分布の両方をモデル化するために、異なる側面から画像を特徴付ける特徴のアンサンブルを学ぶ。 広く使われているCUB-200-2011、Cars196、Stanford Online Productsデータセットの実験は、我々のフレームワークが既存の深層学習方法を改善し、非常に競争力のある結果をもたらすことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-23T09:31:18Z)
• GLOWin: A Flow-based Invertible Generative Framework for Learning Disentangled Feature Representations in Medical Images [40.58581577183134]
  可逆関数によるデータ分布を直接モデル化することにより,現実的な画像を生成するフローベースの生成モデルが提案されている。 本稿では, エンドツーエンドのインバータブルで, 絡み合った表現を学習できる, フローベースの生成モデルフレームワーク glowin を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-19T15:47:01Z)
• Neural Function Modules with Sparse Arguments: A Dynamic Approach to Integrating Information across Layers [84.57980167400513]
  Neural Function Modules (NFM)は、ディープラーニングに同じ構造機能を導入することを目的としている。 トップダウンとボトムアップのフィードバックを組み合わせたフィードフォワードネットワークのコンテキストにおける作業のほとんどは、分類の問題に限られている。 私たちの仕事の重要な貢献は、フレキシブルなアルゴリズムで注意、疎結合、トップダウン、ボトムアップのフィードバックを組み合わせることです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T20:43:17Z)
• A Trainable Optimal Transport Embedding for Feature Aggregation and its Relationship to Attention [96.77554122595578]
  固定サイズのパラメータ化表現を導入し、与えられた入力セットから、そのセットとトレーニング可能な参照の間の最適な輸送計画に従って要素を埋め込み、集約する。 我々のアプローチは大規模なデータセットにスケールし、参照のエンドツーエンドのトレーニングを可能にすると同時に、計算コストの少ない単純な教師なし学習メカニズムも提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T08:35:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。