Fugu-MT 論文翻訳(概要): InfoDisent: Explainability of Image Classification Models by Information Disentanglement

論文の概要: InfoDisent: Explainability of Image Classification Models by Information Disentanglement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10329v1
Date: Mon, 16 Sep 2024 14:39:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-17 15:10:41.936896
Title: InfoDisent: Explainability of Image Classification Models by Information Disentanglement
Title（参考訳）: InfoDisent:情報分散による画像分類モデルの説明可能性
Authors: Łukasz Struski, Jacek Tabor,
Abstract要約: 両アプローチの利点を組み合わせたハイブリッドモデルであるInfoDisentを紹介します。 InfoDisentは、情報ボトルネックを利用することで、事前訓練されたディープネットワークの最終層にある情報をアンハングルする。我々は、ImageNet、CUB-200-2011、Stanford Cars、Stanford Dogsなどのベンチマークデータセットに対するInfoDisentの有効性を検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.380255522558294
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Understanding the decisions made by image classification networks is a critical area of research in deep learning. This task is traditionally divided into two distinct approaches: post-hoc methods and intrinsic methods. Post-hoc methods, such as GradCam, aim to interpret the decisions of pre-trained models by identifying regions of the image where the network focuses its attention. However, these methods provide only a high-level overview, making it difficult to fully understand the network's decision-making process. Conversely, intrinsic methods, like prototypical parts models, offer a more detailed understanding of network predictions but are constrained by specific architectures, training methods, and datasets. In this paper, we introduce InfoDisent, a hybrid model that combines the advantages of both approaches. By utilizing an information bottleneck, InfoDisent disentangles the information in the final layer of a pre-trained deep network, enabling the breakdown of classification decisions into basic, understandable atomic components. Unlike standard prototypical parts approaches, InfoDisent can interpret the decisions of pre-trained classification networks and be used for making classification decisions, similar to intrinsic models. We validate the effectiveness of InfoDisent on benchmark datasets such as ImageNet, CUB-200-2011, Stanford Cars, and Stanford Dogs for both convolutional and transformer backbones.
Abstract（参考訳）: 画像分類ネットワークによる決定を理解することは、ディープラーニングにおける重要な研究領域である。このタスクは伝統的に、ポストホック法と本質的な方法の2つの異なるアプローチに分けられる。 GradCamのようなポストホックな手法は、ネットワークが注目する画像の領域を特定することによって、事前訓練されたモデルの決定を解釈することを目的としている。しかし、これらの手法は高レベルな概要しか提供しないため、ネットワークの意思決定プロセスを完全に理解することは困難である。逆に、原型部品モデルのような本質的な手法は、ネットワーク予測をより詳細に理解するが、特定のアーキテクチャ、トレーニング方法、データセットによって制約される。本稿では,両アプローチの利点を組み合わせたハイブリッドモデルであるInfoDisentを紹介する。情報ボトルネックを利用することでInfoDisentは、事前訓練されたディープネットワークの最終層に情報を格納し、分類決定を基本的な、理解可能な原子コンポーネントに分解する。標準の原型部品アプローチとは異なり、InfoDisentは事前訓練された分類ネットワークの決定を解釈し、本質的なモデルと同様の分類決定に使用できる。我々は、ImageNet、CUB-200-2011、Stanford Cars、Stanford DogsといったベンチマークデータセットにおけるInfoDisentの有効性を検証する。

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