論文の概要: LaFAM: Unsupervised Feature Attribution with Label-free Activation Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06059v2
• Date: Tue, 9 Jul 2024 09:33:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 11:26:26.747429
• Title: LaFAM: Unsupervised Feature Attribution with Label-free Activation Maps
• Title（参考訳）: LaFAM:ラベルなしアクティベーションマップによる教師なし特徴属性
• Authors: Aray Karjauv, Sahin Albayrak,
• Abstract要約: 本研究は,ラベルフリーアクティベーションマップ(LaFAM)を導入して,クラスアクティベーションマップ(CAM)手法を改訂する。 LaFAMは従来のCAM法に代わる効果的な代替手段であり、自己教師あり学習のためのサリエンシマップ生成において特に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8901073744693314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) are known for their ability to learn hierarchical structures, naturally developing detectors for objects, and semantic concepts within their deeper layers. Activation maps (AMs) reveal these saliency regions, which are crucial for many Explainable AI (XAI) methods. However, the direct exploitation of raw AMs in CNNs for feature attribution remains underexplored in literature. This work revises Class Activation Map (CAM) methods by introducing the Label-free Activation Map (LaFAM), a streamlined approach utilizing raw AMs for feature attribution without reliance on labels. LaFAM presents an efficient alternative to conventional CAM methods, demonstrating particular effectiveness in saliency map generation for self-supervised learning while maintaining applicability in supervised learning scenarios.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、階層構造を学習し、オブジェクトの検出器を自然に開発し、より深い層の中で意味的な概念を概念化する能力で知られている。 アクティベーションマップ(AM)は、多くの説明可能なAI(XAI)手法に欠かせないこれらのサリエンシ領域を明らかにする。 しかし、CNNにおける特徴属性に対する生のAMの直接的利用は、文献では未発見のままである。 本研究は,ラベルに依存しない特徴属性に生の AM を利用する合理化アプローチである Label-free Activation Map (LaFAM) を導入することで,クラスアクティベーションマップ (CAM) の手法を改訂する。 LaFAMは従来のCAM手法に代わる効果的な代替手段であり、教師あり学習シナリオにおける適用性を維持しつつ、自己教師あり学習のためのサリエンシマップ生成に特に有効であることを示す。

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