論文の概要: Feature Accentuation: Revealing 'What' Features Respond to in Natural Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10039v2
• Date: Sun, 9 Jun 2024 03:06:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 01:43:22.560889
• Title: Feature Accentuation: Revealing 'What' Features Respond to in Natural Images
• Title（参考訳）: 特徴アクセント:自然画像に応答する「何」の特徴を明らかにする
• Authors: Chris Hamblin, Thomas Fel, Srijani Saha, Talia Konkle, George Alvarez,
• Abstract要約: 本稿では,任意の入力画像のどの位置と何にあるかが特徴の応答を誘導するかを伝達できる,解釈可能性ツールキット「Feature accentuation」に新たな手法を導入する。 パラメータ化,拡張,正規化の特別な組み合わせは,シード画像とターゲット特徴を同時に類似した自然な視覚化をもたらす。 我々は,Lucentの拡張であるFaccentライブラリとして,機能アクセントの正確な実装をコミュニティに提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4273123155989715
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efforts to decode neural network vision models necessitate a comprehensive grasp of both the spatial and semantic facets governing feature responses within images. Most research has primarily centered around attribution methods, which provide explanations in the form of heatmaps, showing where the model directs its attention for a given feature. However, grasping 'where' alone falls short, as numerous studies have highlighted the limitations of those methods and the necessity to understand 'what' the model has recognized at the focal point of its attention. In parallel, 'Feature visualization' offers another avenue for interpreting neural network features. This approach synthesizes an optimal image through gradient ascent, providing clearer insights into 'what' features respond to. However, feature visualizations only provide one global explanation per feature; they do not explain why features activate for particular images. In this work, we introduce a new method to the interpretability tool-kit, 'feature accentuation', which is capable of conveying both where and what in arbitrary input images induces a feature's response. At its core, feature accentuation is image-seeded (rather than noise-seeded) feature visualization. We find a particular combination of parameterization, augmentation, and regularization yields naturalistic visualizations that resemble the seed image and target feature simultaneously. Furthermore, we validate these accentuations are processed along a natural circuit by the model. We make our precise implementation of feature accentuation available to the community as the Faccent library, an extension of Lucent.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークビジョンモデルをデコードする努力は、画像内の特徴応答を管理する空間的および意味的な顔の両方を包括的に把握する必要がある。 ほとんどの研究は、主に帰属法に焦点を当てており、モデルが特定の特徴に対してどこに注意を向けているかを示すヒートマップの形での説明を提供する。 しかし、これらの手法の限界と、その注目点においてモデルが認識した「何」を理解する必要性を浮き彫りにした研究は多い。 並行して、'Feature Visualization'は、ニューラルネットワークの機能を解釈するための別の道を提供する。 このアプローチは、勾配上昇を通じて最適な画像を合成し、"何"機能に応答するかについてより明確な洞察を提供する。 しかし、機能ビジュアライゼーションは機能ごとにひとつのグローバルな説明しか提供しない。 本研究では,任意の入力画像のどの位置と何にあるかが特徴の応答を誘導するかを伝達できる,解釈可能性ツールキット「Feature accentuation」に新たな手法を導入する。 中心となる機能アクセントは、(ノイズシードではなく)イメージシードされた機能可視化である。 パラメータ化,拡張,正規化の特別な組み合わせは,シード画像とターゲット特徴を同時に類似した自然な視覚化をもたらす。 さらに、これらのアクセントは、モデルによって自然回路に沿って処理されることを示す。 我々は,Lucentの拡張であるFaccentライブラリとして,機能アクセントの正確な実装をコミュニティに提供する。

関連論文リスト

• Cross-Image Attention for Zero-Shot Appearance Transfer [68.43651329067393]
  画像間の意味的対応を暗黙的に確立するクロスイメージアテンション機構を導入する。 ノイズの多い潜在コードを操作する3つのメカニズムと、デノナイジングプロセスを通してモデルの内部表現を利用する。 実験により,本手法は多種多様な対象カテゴリに対して有効であり,形状,大きさ,視点の変動に頑健であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T18:33:24Z)
• Unlocking Feature Visualization for Deeper Networks with MAgnitude Constrained Optimization [17.93878159391899]
  解釈可能な画像を生成するためのシンプルなアプローチであるMACOについて述べる。 我々のアプローチは、質的にも定量的にも、はるかに優れた結果をもたらし、大きな最先端のニューラルネットワークのための効率的かつ解釈可能な特徴視覚化を解き放つ。 特徴可視化手法の比較のための新しいベンチマークで本手法を検証し,画像Netデータセットの全クラスを対象とした可視化結果をリリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-11T23:33:59Z)
• Don't trust your eyes: on the (un)reliability of feature visualizations [25.018840023636546]
  自然入力上での通常のネットワーク動作から完全に切り離された任意のパターンを示すために、特徴視覚化をトリックする方法を示す。 次に、標準の無人ネットワークで同様の現象が起こる証拠を提供する。 これは機能ビジュアライゼーションの正当性チェックとして使用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T18:31:39Z)
• GLANCE: Global to Local Architecture-Neutral Concept-based Explanations [26.76139301708958]
  本稿では,任意のCNN画像分類器が行う決定を説明するために,新しいツインサロゲート説明可能性フレームワークを提案する。 最初に分類器から潜伏した特徴を取り除き、次にこれらの特徴を観察/人間の定義した文脈の特徴に整列する。 これらのアライメントは意味論的に意味のある概念を形成し、知覚されたデータ生成プロセスを表す因果グラフを抽出する。 我々は、潜在空間における特徴間の相互作用の効果を可視化し、局所的な説明として特徴を重要視するジェネレータを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T09:52:09Z)
• Attribute Prototype Network for Any-Shot Learning [113.50220968583353]
  属性ローカライズ機能を統合した画像表現は、任意のショット、すなわちゼロショットと少数ショットのイメージ分類タスクに有用である、と我々は主張する。 クラスレベルの属性のみを用いてグローバルな特徴とローカルな特徴を共同で学習する新しい表現学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T02:25:40Z)
• Semantic Disentangling Generalized Zero-Shot Learning [50.259058462272435]
  Generalized Zero-Shot Learning (GZSL)は、目に見えないカテゴリと見えないカテゴリの両方から画像を認識することを目的としている。 本稿では,エンコーダ・デコーダアーキテクチャに基づく新しい特徴分割手法を提案する。 提案モデルは,視像の固有特徴をキャプチャする品質意味一貫性表現を蒸留することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-20T05:46:21Z)
• Attribute Prototype Network for Zero-Shot Learning [113.50220968583353]
  差別的グローバルな特徴と局所的な特徴を共同で学習するゼロショット表現学習フレームワークを提案する。 本モデルでは,画像中の属性の視覚的証拠を指摘し,画像表現の属性ローカライゼーション能力の向上を確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-19T06:46:35Z)
• Saliency-driven Class Impressions for Feature Visualization of Deep Neural Networks [55.11806035788036]
  分類に欠かせないと思われる特徴を視覚化することは有利である。 既存の可視化手法は,背景特徴と前景特徴の両方からなる高信頼画像を生成する。 本研究では,あるタスクにおいて最も重要であると考えられる識別的特徴を可視化するための,サリエンシ駆動型アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T06:11:06Z)
• Geometrically Mappable Image Features [85.81073893916414]
  地図内のエージェントの視覚に基づくローカライゼーションは、ロボット工学とコンピュータビジョンにおいて重要な問題である。 本稿では,画像検索を対象とした画像特徴学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-21T15:36:38Z)

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。