論文の概要: Understanding Inhibition Through Maximally Tense Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05598v1
- Date: Sat, 8 Jun 2024 23:53:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 19:06:24.379885
- Title: Understanding Inhibition Through Maximally Tense Images
- Title（参考訳）: 最大テンス画像による抑制の理解
- Authors: Chris Hamblin, Srijani Saha, Talia Konkle, George Alvarez,
- Abstract要約: 与えられた特徴を同時に励起・抑制する「最大時制画像」(MTI)について検討する。
本稿では,MTIを2つの新しい可視化手法,+/- 帰属インバージョンにより,単一画像を興奮成分と抑制成分に分割する,+/- 帰属アトラスと,画像を興奮・抑制する様々な方法のグローバルな可視化を提供する,属性アトラスについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4999814847776098
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We address the functional role of 'feature inhibition' in vision models; that is, what are the mechanisms by which a neural network ensures images do not express a given feature? We observe that standard interpretability tools in the literature are not immediately suited to the inhibitory case, given the asymmetry introduced by the ReLU activation function. Given this, we propose inhibition be understood through a study of 'maximally tense images' (MTIs), i.e. those images that excite and inhibit a given feature simultaneously. We show how MTIs can be studied with two novel visualization techniques; +/- attribution inversions, which split single images into excitatory and inhibitory components, and the attribution atlas, which provides a global visualization of the various ways images can excite/inhibit a feature. Finally, we explore the difficulties introduced by superposition, as such interfering features induce the same attribution motif as MTIs.
- Abstract（参考訳）: 視覚モデルにおける「機能的抑制」の機能的役割、すなわち、ニューラルネットワークが特定の特徴を表現していないことを確実にするメカニズムは何か。
ReLUアクティベーション関数によって導入された非対称性を考えると、文献における標準的な解釈可能性ツールは、直ちに阻害ケースに適合しない。
そこで本稿では,与えられた特徴を同時に励起・抑制する「最大緊張画像」(MTI)を用いて,抑制の理解を提案する。
本稿では,MTIを2つの新しい可視化手法,+/- 帰属インバージョンにより,単一画像を興奮成分と抑制成分に分割する,+/- 帰属アトラスと,画像を興奮・抑制する様々な方法のグローバルな可視化を提供する,属性アトラスについて述べる。
最後に,重ね合わせによってもたらされる困難を考察し,干渉特徴がMTIと同一の帰属モチーフを誘導することを示した。
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