論文の概要: CAManim: Animating end-to-end network activation maps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11772v1
- Date: Tue, 19 Dec 2023 01:07:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 17:20:38.133628
- Title: CAManim: Animating end-to-end network activation maps
- Title（参考訳）: CAManim: エンドツーエンドのネットワークアクティベーションマップのアニメーション
- Authors: Emily Kaczmarek and Olivier X. Miguel and Alexa C. Bowie and Robin
Ducharme and Alysha L.J. Dingwall-Harvey and Steven Hawken and Christine M.
Armour and Mark C. Walker and Kevin Dick
- Abstract要約: 本稿では,CNN予測に対するエンドユーザの理解の拡大と集中を目的とした,CAManimという新しいXAI可視化手法を提案する。
また,Remove and Debias(ROAD)尺度に基づいて,新たな定量的評価法を提案する。
これは、解釈可能で堅牢で透明なモデルアセスメント方法論に対する需要の増加に対応するために、先行研究に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2509487459755192
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Deep neural networks have been widely adopted in numerous domains due to
their high performance and accessibility to developers and application-specific
end-users. Fundamental to image-based applications is the development of
Convolutional Neural Networks (CNNs), which possess the ability to
automatically extract features from data. However, comprehending these complex
models and their learned representations, which typically comprise millions of
parameters and numerous layers, remains a challenge for both developers and
end-users. This challenge arises due to the absence of interpretable and
transparent tools to make sense of black-box models. There exists a growing
body of Explainable Artificial Intelligence (XAI) literature, including a
collection of methods denoted Class Activation Maps (CAMs), that seek to
demystify what representations the model learns from the data, how it informs a
given prediction, and why it, at times, performs poorly in certain tasks. We
propose a novel XAI visualization method denoted CAManim that seeks to
simultaneously broaden and focus end-user understanding of CNN predictions by
animating the CAM-based network activation maps through all layers, effectively
depicting from end-to-end how a model progressively arrives at the final layer
activation. Herein, we demonstrate that CAManim works with any CAM-based method
and various CNN architectures. Beyond qualitative model assessments, we
additionally propose a novel quantitative assessment that expands upon the
Remove and Debias (ROAD) metric, pairing the qualitative end-to-end network
visual explanations assessment with our novel quantitative "yellow brick ROAD"
assessment (ybROAD). This builds upon prior research to address the increasing
demand for interpretable, robust, and transparent model assessment methodology,
ultimately improving an end-user's trust in a given model's predictions.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、開発者やアプリケーション固有のエンドユーザへの高いパフォーマンスとアクセシビリティのため、多くのドメインで広く採用されている。
画像ベースのアプリケーションの基本は、データから自動的に特徴を抽出する能力を持つ畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の開発である。
しかし、これらの複雑なモデルとその学習された表現の理解は、一般的に数百万のパラメータと多数のレイヤで構成されており、開発者とエンドユーザの両方にとって課題となっている。
この課題はブラックボックスモデルを理解するための解釈可能で透明なツールがないためである。
クラスアクティベーションマップ(cams:class activation maps)と呼ばれるメソッドの集合は、モデルがデータからどのような表現を学んでいるか、それがどのような予測を知らせるか、そしてなぜ特定のタスクでパフォーマンスが悪いのかを解明しようとするものだ。
本稿では,CAMベースのネットワークアクティベーションマップを全層を通してアニメーションすることで,CNN予測のエンドユーザー理解を同時に拡張し,集中させることを目的とした,CAManimと呼ばれる新しいXAI可視化手法を提案する。
本稿では,CAManimが任意のCAMベースのメソッドと各種CNNアーキテクチャで動作することを示す。
さらに, 質的モデル評価以外にも, 道路とデビアス(道路)のメートル法を拡張する新しい定量的評価法を提案し, 質的エンドツーエンドネットワークの視覚的説明評価と, 新たな量的「黄色いレンガ道路」評価 (ybroad) を組み合わせる。
これは、解釈可能でロバストで透明なモデル評価方法論の需要の増加に対処するための以前の研究に基づいており、最終的に、あるモデルの予測に対するエンドユーザの信頼を高める。
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