論文の概要: Automated Natural Language Explanation of Deep Visual Neurons with Large Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10708v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 17:04:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 19:38:25.730470
• Title: Automated Natural Language Explanation of Deep Visual Neurons with Large Models
• Title（参考訳）: 大規模モデルを用いた深部視覚ニューロンの自然言語自動記述
• Authors: Chenxu Zhao, Wei Qian, Yucheng Shi, Mengdi Huai, Ninghao Liu
• Abstract要約: 本稿では,大きな基礎モデルを持つニューロンの意味的説明を生成するための,新しいポストホックフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、様々なモデルアーキテクチャやデータセット、自動化されたスケーラブルなニューロン解釈と互換性があるように設計されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.178568768100305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have exhibited remarkable performance across a wide range of real-world tasks. However, comprehending the underlying reasons for their effectiveness remains a challenging problem. Interpreting deep neural networks through examining neurons offers distinct advantages when it comes to exploring the inner workings of neural networks. Previous research has indicated that specific neurons within deep vision networks possess semantic meaning and play pivotal roles in model performance. Nonetheless, the current methods for generating neuron semantics heavily rely on human intervention, which hampers their scalability and applicability. To address this limitation, this paper proposes a novel post-hoc framework for generating semantic explanations of neurons with large foundation models, without requiring human intervention or prior knowledge. Our framework is designed to be compatible with various model architectures and datasets, facilitating automated and scalable neuron interpretation. Experiments are conducted with both qualitative and quantitative analysis to verify the effectiveness of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、さまざまな現実世界のタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、その効果の根底にある理由を理解することは難しい問題である。 ディープニューラルネットワークをニューロンを調べることで解釈することは、ニューラルネットワークの内部動作を探索する上で、異なる利点をもたらす。 これまでの研究では、ディープビジョンネットワーク内の特定のニューロンは意味的意味を持ち、モデルのパフォーマンスにおいて重要な役割を果たすことが示されている。 それでも、現在のニューロンのセマンティクスを生成する方法は、人間の介入に大きく依存している。 この制限に対処するため,本稿では,人間の介入や事前知識を必要とせず,大きな基礎モデルを持つニューロンの意味的説明を生成する新しいポストホックフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、様々なモデルアーキテクチャやデータセットと互換性があり、自動化されたスケーラブルなニューロン解釈を容易にするように設計されています。 提案手法の有効性を検証するため,質的および定量的分析を行い実験を行った。

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