Fugu-MT 論文翻訳(概要): Human-inspired Explanations for Vision Transformers and Convolutional Neural Networks

論文の概要: Human-inspired Explanations for Vision Transformers and Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02123v2
Date: Tue, 20 Aug 2024 11:57:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-21 19:00:29.714633
Title: Human-inspired Explanations for Vision Transformers and Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: 視覚変換器と畳み込みニューラルネットワークのためのヒューマンインスピレーションによる説明
Authors: Mahadev Prasad Panda, Matteo Tiezzi, Martina Vilas, Gemma Roig, Bjoern M. Eskofier, Dario Zanca,
Abstract要約: 本稿では,Deep Neural Networks のための新しいヒューマンインスパイアされた視覚的説明可能性 (XAI) 手法である Foveation-based Explanations (FovEx) を紹介する。提案手法は変圧器(5つの指標のうち4つ)と畳み込みモデルの両方で最先端の性能を達成し,その汎用性を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.659674736978555
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: We introduce Foveation-based Explanations (FovEx), a novel human-inspired visual explainability (XAI) method for Deep Neural Networks. Our method achieves state-of-the-art performance on both transformer (on 4 out of 5 metrics) and convolutional models (on 3 out of 5 metrics), demonstrating its versatility. Furthermore, we show the alignment between the explanation map produced by FovEx and human gaze patterns (+14\% in NSS compared to RISE, +203\% in NSS compared to gradCAM), enhancing our confidence in FovEx's ability to close the interpretation gap between humans and machines.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Deep Neural Networks のための新しいヒューマンインスパイアされた視覚的説明可能性 (XAI) 手法である Foveation-based Explanations (FovEx) を紹介する。提案手法は変圧器(5つの指標のうち4つ)と畳み込みモデル(5つの指標のうち3つ)の両方で最先端の性能を達成し,その汎用性を実証する。さらに,FovExが生成した説明地図と人間の視線パターン(RISEに比べて+14\%,NSSでは+203\%,gradCAMより+203\%)との整合性を示し,FovExの人間と機械間の解釈ギャップを埋める能力に対する信頼感を高めた。

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