Fugu-MT 論文翻訳(概要): Post-hoc Part-prototype Networks

論文の概要: Post-hoc Part-prototype Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03421v1
Date: Wed, 5 Jun 2024 16:16:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 17:22:00.336976
Title: Post-hoc Part-prototype Networks
Title（参考訳）: ポストホックパートプロトタイプネットワーク
Authors: Andong Tan, Fengtao Zhou, Hao Chen,
Abstract要約: 本稿では,訓練されたモデルの分類ヘッドを解釈可能な部分プロトタイプの集合に分解することで,最初のポストホック部分プロトタイプネットワークを提案する。我々のネットワークは質的により忠実な説明を提供し、以前の部分プロトタイプネットワークよりも定量的により優れた部分プロトタイプを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.028021897214238
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Post-hoc explainability methods such as Grad-CAM are popular because they do not influence the performance of a trained model. However, they mainly reveal "where" a model looks at for a given input, fail to explain "what" the model looks for (e.g., what is important to classify a bird image to a Scott Oriole?). Existing part-prototype networks leverage part-prototypes (e.g., characteristic Scott Oriole's wing and head) to answer both "where" and "what", but often under-perform their black box counterparts in the accuracy. Therefore, a natural question is: can one construct a network that answers both "where" and "what" in a post-hoc manner to guarantee the model's performance? To this end, we propose the first post-hoc part-prototype network via decomposing the classification head of a trained model into a set of interpretable part-prototypes. Concretely, we propose an unsupervised prototype discovery and refining strategy to obtain prototypes that can precisely reconstruct the classification head, yet being interpretable. Besides guaranteeing the performance, we show that our network offers more faithful explanations qualitatively and yields even better part-prototypes quantitatively than prior part-prototype networks.
Abstract（参考訳）: Grad-CAMのようなポストホックな説明可能性法は、訓練されたモデルの性能に影響を与えないため人気がある。しかし、主にモデルが与えられた入力を「どこに」探すかを明らかにし、モデルが求める「何」を説明できない(例えば、鳥のイメージをスコット・オリオールに分類することが重要か)。既存のパートプロトタイプネットワークでは、パートプロトタイプ(例えば、スコット・オリオールの翼と頭部)を使って「どこ」と「何」の両方に答えるが、ブラックボックスの精度は低い。したがって、自然な疑問は、モデルの性能を保証するために、"where"と"What"の両方をポストホックな方法で答えるネットワークを構築することができるか、ということです。そこで本研究では,学習モデルの分類ヘッドを解釈可能な部分プロトタイプの集合に分解することで,最初のポストホック部分プロトタイプネットワークを提案する。具体的には、分類ヘッドを正確に再構築できるが、解釈可能なプロトタイプを得るために、教師なしのプロトタイプ発見・精錬戦略を提案する。性能を保証することに加えて、我々のネットワークは質的により忠実な説明を提供し、従来の部分プロトタイプネットワークよりも定量的により優れた部分プロトタイプを提供することを示す。

関連論文リスト

Sparse Prototype Network for Explainable Pedestrian Behavior Prediction [60.80524827122901]
Sparse Prototype Network (SPN) は,歩行者の将来の行動,軌道,ポーズを同時に予測するための説明可能な手法である。モノセマンティリティとクラスタリングの制約によって規則化されたプロトタイプは、一貫性と人間の理解可能な機能を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-16T03:33:40Z)
Enhanced Prototypical Part Network (EPPNet) For Explainable Image Classification Via Prototypes [16.528373143163275]
画像分類のためのEPPNet(Enhanced Prototypeal Part Network)を導入する。 EPPNetは、分類結果を説明するために使用可能な関連するプロトタイプを発見しながら、強力なパフォーマンスを実現している。 CUB-200-2011 データセットによる評価の結果,EPPNet は最先端の xAI ベースの手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-08T17:26:56Z)
This actually looks like that: Proto-BagNets for local and global interpretability-by-design [5.037593461859481]
解釈可能性(Interpretability)は、高度なアプリケーションで機械学習モデルを使用するための重要な要件である。本稿では,解釈可能なプロトタイプベースモデルであるProto-BagNetsを紹介する。 Proto-BagNetは、忠実で正確で臨床的に意味のあるローカルおよびグローバルな説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-21T14:12:15Z)
The Co-12 Recipe for Evaluating Interpretable Part-Prototype Image Classifiers [5.837881923712394]
解釈可能な部分プロトタイプモデルは、設計によって説明可能なコンピュータビジョンモデルである。解釈可能な部分プロトタイプモデルの説明品質を評価するための総合的な概要は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-26T21:33:35Z)
Rethinking Semantic Segmentation: A Prototype View [126.59244185849838]
学習不可能なプロトタイプをベースとした非パラメトリックセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを提案する。我々のフレームワークは、いくつかのデータセットに対して魅力的な結果をもたらす。この作業が、現在のデファクトセマンティックセグメンテーションモデル設計を再考することを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-28T21:15:32Z)
Explain, Edit, and Understand: Rethinking User Study Design for Evaluating Model Explanations [97.91630330328815]
我々はクラウドソーシング研究を行い、真偽のホテルレビューと偽のホテルレビューを区別するために訓練された詐欺検出モデルと対話する。単語の線形バッグモデルでは、トレーニング中に特徴係数にアクセスした参加者は、非説明制御と比較して、テストフェーズにおいてモデルの信頼性が大幅に低下する可能性があることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-17T18:29:56Z)
Interpretable Image Classification with Differentiable Prototypes Assignment [7.660883761395447]
クラスが共有するプロトタイプのプールを備えた解釈可能な画像分類モデルであるProtoPoolを紹介する。プロトタイプを特定のクラスに完全に微分可能な割り当てを導入することで得られる。我々は,CUB-200-2011とStanford Carsのデータセットにおいて,ProtoPoolが最先端の精度を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-06T10:03:32Z)
Dual Prototypical Contrastive Learning for Few-shot Semantic Segmentation [55.339405417090084]
本稿では,FSSタスクに適合する2つの特徴的コントラスト学習手法を提案する。第一の考え方は、プロトタイプの特徴空間におけるクラス内距離を減少させながら、クラス間距離を増やすことで、プロトタイプをより差別的にすることである。提案手法は,PASCAL-5iおよびCOCO-20iデータセット上で,最先端のFSS手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-09T08:14:50Z)
This Looks Like That, Because ... Explaining Prototypes for Interpretable Image Recognition [4.396860522241307]
プロトタイプを説明するべきだ、と私たちは主張する。本手法は,色調,形状,テクスチャ,コントラスト,彩度の影響を定量化し,プロトタイプの意味を明らかにする。このような「誤解を招く」プロトタイプを説明することで、プロトタイプベースの分類モデルの解釈可能性とシミュラビリティを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-05T14:43:07Z)
Part-aware Prototype Network for Few-shot Semantic Segmentation [50.581647306020095]
本稿では,プロトタイプ表現に基づく新規な数ショットセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを提案する。私たちのキーとなるアイデアは、全体論的なクラス表現を、部分認識型プロトタイプのセットに分解することです。提案する部分認識型プロトタイプを生成・拡張する新しいグラフニューラルネットワークモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-13T11:03:09Z)
LFD-ProtoNet: Prototypical Network Based on Local Fisher Discriminant Analysis for Few-shot Learning [98.64231310584614]
Prototypeal Network (ProtoNet) は、各クラスのプロトタイプ表現までの距離を用いてメートル法学習と分類を行う、数発の学習フレームワークである。提案手法の有用性は,理論上は予測されるリスクバウンドを提供し,MiniImageNetとタイレッドImageNetに優れた分類精度を実証的に示すことによって示される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-15T11:56:30Z)

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。