論文の概要: Neural Additive Image Model: Interpretation through Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02295v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 16:46:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 11:09:59.113778
• Title: Neural Additive Image Model: Interpretation through Interpolation
• Title（参考訳）: ニューラル付加画像モデル:補間による解釈
• Authors: Arik Reuter, Anton Thielmann, Benjamin Saefken,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラル加算モデルと拡散オートエンコーダを用いた全体論的モデリング手法を提案する。 本手法は, アブレーション実験において, 複雑な画像効果を正確に同定できることを実証する。 提案モデルの実用性をさらに実証するため,ホスト画像内の特徴的特徴と属性がAirbnbレンタルの価格にどのように影響するかをケーススタディで検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding how images influence the world, interpreting which effects their semantics have on various quantities and exploring the reasons behind changes in image-based predictions are highly difficult yet extremely interesting problems. By adopting a holistic modeling approach utilizing Neural Additive Models in combination with Diffusion Autoencoders, we can effectively identify the latent hidden semantics of image effects and achieve full intelligibility of additional tabular effects. Our approach offers a high degree of flexibility, empowering us to comprehensively explore the impact of various image characteristics. We demonstrate that the proposed method can precisely identify complex image effects in an ablation study. To further showcase the practical applicability of our proposed model, we conduct a case study in which we investigate how the distinctive features and attributes captured within host images exert influence on the pricing of Airbnb rentals.
• Abstract（参考訳）: 画像が世界に与える影響を理解し、その意味が様々な量に与える影響を解釈し、画像に基づく予測の変化の背後にある理由を探るのは非常に難しいが、非常に興味深い問題である。 拡散オートエンコーダと組み合わせたニューラル付加モデルを用いた全体論的モデリング手法を用いることで、画像効果の潜在隠れセマンティクスを効果的に識別し、追加の表象効果の完全なインテリジェンスを実現することができる。 われわれのアプローチは高い柔軟性を提供し、様々な画像特性の影響を包括的に探求することを可能にする。 本手法は, アブレーション実験において, 複雑な画像効果を正確に同定できることを実証する。 提案モデルの実用性をさらに実証するため,ホスト画像内の特徴的特徴と属性がAirbnbレンタルの価格にどのように影響するかをケーススタディで検討した。

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