論文の概要: Transforming gradient-based techniques into interpretable methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14434v2
• Date: Wed, 15 May 2024 08:52:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 17:51:17.044177
• Title: Transforming gradient-based techniques into interpretable methods
• Title（参考訳）: 勾配に基づく手法を解釈可能な方法に変換する
• Authors: Caroline Mazini Rodrigues, Nicolas Boutry, Laurent Najman,
• Abstract要約: GAD(Gradient Artificial Distancing)を勾配に基づく技術支援フレームワークとして紹介する。 その主な目的は、階級の区別を確立することによって、影響力のある地域をアクセント化することである。 隠蔽画像に関する実証研究は、この手法によって同定された領域が、クラス分化を促進する上で重要な役割を担っていることを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6763102409647526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The explication of Convolutional Neural Networks (CNN) through xAI techniques often poses challenges in interpretation. The inherent complexity of input features, notably pixels extracted from images, engenders complex correlations. Gradient-based methodologies, exemplified by Integrated Gradients (IG), effectively demonstrate the significance of these features. Nevertheless, the conversion of these explanations into images frequently yields considerable noise. Presently, we introduce GAD (Gradient Artificial Distancing) as a supportive framework for gradient-based techniques. Its primary objective is to accentuate influential regions by establishing distinctions between classes. The essence of GAD is to limit the scope of analysis during visualization and, consequently reduce image noise. Empirical investigations involving occluded images have demonstrated that the identified regions through this methodology indeed play a pivotal role in facilitating class differentiation.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のxAI技術による拡張は、しばしば解釈において課題を引き起こす。 入力特徴の固有の複雑さ、特に画像から抽出されたピクセルは、複雑な相関を増大させる。 Integrated Gradients (IG)によって実証されたグラディエントベースの方法論は、これらの特徴の意義を効果的に示す。 しかし、これらの説明を画像に変換すると、しばしばかなりのノイズが生じる。 現在、勾配に基づく技術を支援するフレームワークとして、GAD(Gradient Artificial Distancing)を導入している。 その主な目的は、階級の区別を確立することによって、影響力のある地域をアクセント化することである。 GADの本質は、可視化中の分析の範囲を制限し、その結果、画像ノイズを低減することである。 隠蔽画像に関する実証研究は、この手法によって同定された領域が、クラス分化を促進する上で重要な役割を担っていることを証明している。

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