論文の概要: Restyling Unsupervised Concept Based Interpretable Networks with Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01331v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 14:39:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 21:10:33.560575
• Title: Restyling Unsupervised Concept Based Interpretable Networks with Generative Models
• Title（参考訳）: 生成モデルを用いた教師なし概念に基づく解釈型ネットワークの再構築
• Authors: Jayneel Parekh, Quentin Bouniot, Pavlo Mozharovskyi, Alasdair Newson, Florence d'Alché-Buc,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習された生成モデルの潜在空間に概念特徴をマッピングすることに依存する新しい手法を提案する。 本手法の有効性を,解釈可能な予測ネットワークの精度,再現性,学習概念の忠実性,一貫性の観点から定量的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.604305230535026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing inherently interpretable models for prediction has gained prominence in recent years. A subclass of these models, wherein the interpretable network relies on learning high-level concepts, are valued because of closeness of concept representations to human communication. However, the visualization and understanding of the learnt unsupervised dictionary of concepts encounters major limitations, specially for large-scale images. We propose here a novel method that relies on mapping the concept features to the latent space of a pretrained generative model. The use of a generative model enables high quality visualization, and naturally lays out an intuitive and interactive procedure for better interpretation of the learnt concepts. Furthermore, leveraging pretrained generative models has the additional advantage of making the training of the system more efficient. We quantitatively ascertain the efficacy of our method in terms of accuracy of the interpretable prediction network, fidelity of reconstruction, as well as faithfulness and consistency of learnt concepts. The experiments are conducted on multiple image recognition benchmarks for large-scale images. Project page available at https://jayneelparekh.github.io/VisCoIN_project_page/
• Abstract（参考訳）: 近年,予測のための本質的に解釈可能なモデルの開発が注目されている。 これらのモデルのサブクラスは、解釈可能なネットワークが高レベルな概念の学習に依存しているため、人間のコミュニケーションに対する概念表現の密接さから評価される。 しかし、学習済みの教師なし概念辞書の可視化と理解は、特に大規模画像の場合、大きな制限に直面している。 本稿では、事前学習された生成モデルの潜在空間に概念特徴をマッピングすることに依存する新しい手法を提案する。 生成モデルを使用することで、高品質な可視化が可能になり、学習した概念をよりよく解釈するための直感的でインタラクティブな手順が自然にレイアウトされる。 さらに、事前学習された生成モデルを活用することで、システムのトレーニングをより効率的にすることができる。 本手法の有効性を,解釈可能な予測ネットワークの精度,再現性,学習概念の忠実性,一貫性の観点から定量的に検証した。 大規模画像に対する複数の画像認識ベンチマークで実験を行った。 Project page available at https://jayneelparekh.github.io/VisCoIN_project_page/

関連論文リスト

• Explainable Concept Generation through Vision-Language Preference Learning [7.736445799116692]
  概念に基づく説明は、ポストホック後のディープニューラルネットワークを説明するための一般的な選択肢となっている。 視覚言語生成モデルを微調整する強化学習に基づく選好最適化アルゴリズムを考案する。 提案手法の有効性と信頼性に加えて,ニューラルネットワーク解析の診断ツールとしての有用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-24T02:26:42Z)
• Towards Scalable and Versatile Weight Space Learning [51.78426981947659]
  本稿では,重み空間学習におけるSANEアプローチを紹介する。 ニューラルネットワーク重みのサブセットの逐次処理に向けて,超表現の概念を拡張した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T13:12:07Z)
• Visual Concept-driven Image Generation with Text-to-Image Diffusion Model [65.96212844602866]
  テキスト・ツー・イメージ(TTI)モデルは複雑なシーンの高解像度画像を生成するという印象的な結果を示した。 近年のアプローチでは、これらの手法をパーソナライズ技術で拡張し、ユーザ認証の概念の統合を可能にしている。 しかし、人間の被写体のような複数の相互作用する概念を持つ画像を生成する能力は、1つにまたがったり、複数にまたがったりする概念は、いまだに説明がつかないままである。 これらの課題に対処する概念駆動型TTIパーソナライズフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T07:28:37Z)
• Advancing Ante-Hoc Explainable Models through Generative Adversarial Networks [24.45212348373868]
  本稿では,視覚的分類タスクにおけるモデル解釈可能性と性能を向上させるための新しい概念学習フレームワークを提案する。 本手法では, 教師なし説明生成器を一次分類器ネットワークに付加し, 対角訓練を利用する。 この研究は、タスク整合概念表現を用いた本質的に解釈可能なディープビジョンモデルを構築するための重要なステップを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T16:16:16Z)
• Attributing Learned Concepts in Neural Networks to Training Data [5.930268338525991]
  コンバージェンス(収束)の証拠として,概念の上位1万個の画像を取り除き,モデルの再トレーニングを行うと,ネットワーク内の概念の位置が変化しない。 このことは、概念の発達を知らせる特徴が、概念形成の堅牢さを暗示して、その先例にまたがるより拡散した方法で広がることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T20:26:59Z)
• Hierarchical Semantic Tree Concept Whitening for Interpretable Image Classification [19.306487616731765]
  ポストホック分析は、モデルに自然に存在するパターンやルールのみを発見することができる。 我々は、隠された層における人間の理解可能な概念の表現を変えるために、積極的に知識を注入する。 本手法は,モデル分類性能に悪影響を及ぼすことなく,セマンティックな概念の絡み合いを良くし,モデルの解釈可能性を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T04:54:05Z)
• GPT4Image: Can Large Pre-trained Models Help Vision Models on Perception Tasks? [51.22096780511165]
  本稿では,大規模な事前学習モデルから抽出した知識を利用して,CNN や ViT などのモデルが拡張表現を学習するのを支援する新しい学習パラダイムを提案する。 我々は、詳細な記述を事前訓練されたエンコーダに入力し、画像の内容をエンコードするリッチなセマンティック情報でテキスト埋め込みを抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T14:02:45Z)
• Ablating Concepts in Text-to-Image Diffusion Models [57.9371041022838]
  大規模テキスト・画像拡散モデルでは、強力な構成能力を持つ高忠実度画像を生成することができる。 これらのモデルは典型的には膨大な量のインターネットデータに基づいて訓練されており、しばしば著作権のある資料、ライセンスされた画像、個人写真を含んでいる。 本稿では,事前訓練されたモデルにおいて,目標概念の生成を防止し,効率的に概念を宣言する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T17:59:42Z)
• DenseCLIP: Language-Guided Dense Prediction with Context-Aware Prompting [91.56988987393483]
  本稿では,CLIPから事前学習した知識を暗黙的かつ明示的に活用することで,高密度予測のための新しい枠組みを提案する。 具体的には,CLIPにおける元の画像テキストマッチング問題を画素テキストマッチング問題に変換し,画素テキストスコアマップを用いて高密度予測モデルの学習を指導する。 本手法は,任意の密集予測システムや種々の事前学習された視覚バックボーンに適用可能な,モデルに依存しない手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-02T18:59:32Z)
• Human-Understandable Decision Making for Visual Recognition [30.30163407674527]
  モデル学習プロセスに人間の知覚の優先順位を組み込むことにより,深層ニューラルネットワークを訓練する新たなフレームワークを提案する。 提案モデルの有効性を2つの古典的視覚認識タスクで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T02:07:33Z)
• Concept Learners for Few-Shot Learning [76.08585517480807]
  本研究では,人間の解釈可能な概念次元に沿って学習することで,一般化能力を向上させるメタ学習手法であるCOMETを提案する。 我々は,細粒度画像分類,文書分類,セルタイプアノテーションなど,さまざまな領域からの少数ショットタスクによるモデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T22:04:17Z)

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。