Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explaining an image classifier with a generative model conditioned by uncertainty

論文の概要: Explaining an image classifier with a generative model conditioned by uncertainty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13871v2
Date: Tue, 05 Nov 2024 09:07:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-06 14:57:01.535780
Title: Explaining an image classifier with a generative model conditioned by uncertainty
Title（参考訳）: 不確実性を考慮した生成モデルによる画像分類器の記述
Authors: Adrien LeCoz, Stéphane Herbin, Faouzi Adjed,
Abstract要約: 本稿では,画像分類器の不確実性により生成モデルを条件付け,その振る舞いを解析・説明するために提案する。合成データに関する予備的な実験と、MNISTデータセットの破損したバージョンは、このアイデアを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.018156030818883
License:
Abstract: We propose to condition a generative model by a given image classifier uncertainty in order to analyze and explain its behavior. Preliminary experiments on synthetic data and a corrupted version of MNIST dataset illustrate the idea.
Abstract（参考訳）: 本稿では,画像分類器の不確実性により生成モデルを条件付け,その振る舞いを解析・説明するために提案する。合成データに関する予備的な実験と、MNISTデータセットの破損したバージョンは、このアイデアを示している。

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