論文の概要: Minimal Sufficient Views: A DNN model making predictions with more evidence has higher accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01095v2
• Date: Thu, 29 May 2025 01:09:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.240119
• Title: Minimal Sufficient Views: A DNN model making predictions with more evidence has higher accuracy
• Title（参考訳）: 十分最小視点:より証拠のある予測を行うDNNモデルの方が精度が高い
• Authors: Keisuke Kawano, Takuro Kutsuna, Keisuke Sano,
• Abstract要約: 考えられる仮説は、ディープニューラルネットワーク(DNN)が画像から複数の証拠を識別することで、堅牢で正確な予測を達成しているということである。 本研究は、この仮説をテストするのに十分な最小のビュー(MSV)を提案する。 MSVは、DNNの予測を保存するのに十分な入力画像内の最小領域の集合として定義される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.847470451539328
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) exhibit high performance in image recognition; however, the reasons for their strong generalization abilities remain unclear. A plausible hypothesis is that DNNs achieve robust and accurate predictions by identifying multiple pieces of evidence from images. Thus, to test this hypothesis, this study proposed minimal sufficient views (MSVs). MSVs is defined as a set of minimal regions within an input image that are sufficient to preserve the prediction of DNNs, thus representing the evidence discovered by the DNN. We empirically demonstrated a strong correlation between the number of MSVs (i.e., the number of pieces of evidence) and the generalization performance of the DNN models. Remarkably, this correlation was found to hold within a single DNN as well as between different DNNs, including convolutional and transformer models. This suggested that a DNN model that makes its prediction based on more evidence has a higher generalization performance. We proposed a metric based on MSVs for DNN model selection that did not require label information. Consequently, we empirically showed that the proposed metric was less dependent on the degree of overfitting, rendering it a more reliable indicator of model performance than existing metrics, such as average confidence.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は画像認識において高い性能を示すが、その強力な一般化能力の理由は不明である。 妥当な仮説は、画像から複数の証拠を識別することで、DNNが堅牢で正確な予測を達成できるというものである。 そこで本研究では,この仮説を検証するために,最小限の十分視点(MSV)を提案した。 MSVは、DNNの予測を保存するのに十分な入力画像内の最小領域の集合として定義されており、DNNが発見した証拠を表している。 実験により,MSVの個数(証拠の個数)とDNNモデルの一般化性能との間に強い相関関係が示された。 注目すべきは、この相関が1つのDNN内だけでなく、畳み込みモデルやトランスフォーマーモデルを含む異なるDNN間で保持されていることだ。 これは、より多くの証拠に基づいて予測を行うDNNモデルの方が、高い一般化性能を有することを示唆している。 ラベル情報を必要としないDNNモデル選択のためのMSVに基づくメトリクスを提案する。 その結果、提案した指標はオーバーフィッティングの度合いに依存せず、平均信頼度などの既存の指標よりも信頼性の高いモデル性能指標であることが実証的に示された。

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