論文の概要: From CNN to CNN + RNN: Adapting Visualization Techniques for Time-Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04707v3
• Date: Tue, 24 Dec 2024 12:58:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:52:37.873247
• Title: From CNN to CNN + RNN: Adapting Visualization Techniques for Time-Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: CNNからCNN+RNNへ:時系列異常検出のための可視化手法の適用
• Authors: Fabien Poirier,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは複雑な問題を解決するのに非常に効果的であるが、しばしば「ブラックボックス」と見なされる。 本稿では,ビデオベースモデルを視覚的に解釈することの難しさを強調し,静的画像の手法を再帰的アーキテクチャに適用できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Deep neural networks are highly effective in solving complex problems but are often viewed as "black boxes," limiting their adoption in contexts where transparency and explainability are essential. This lack of visibility raises ethical and legal concerns, particularly in critical areas like security, where automated decisions can have significant consequences. The General Data Protection Regulation (GDPR) underscores the importance of justifying these decisions. In this work, we explore visualization techniques to improve the understanding of anomaly detection models based on convolutional recurrent neural networks (CNN + RNN) with a TimeDistributed layer. Our model combines VGG19 for convolutional feature extraction and a GRU layer for sequential analysis of real-time video data. While suitable for temporal data, this structure complicates gradient propagation, as sequence elements are processed independently, dissociating temporal information. We adapt visualization techniques such as saliency maps and Grad-CAM to address these challenges. This article highlights the difficulties in visually interpreting video-based models and demonstrates how techniques for static images can be adapted to recurrent architectures, offering a transitional solution in the absence of dedicated methods.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは複雑な問題を解決するのに非常に効果的であるが、しばしば「ブラックボックス」と見なされる。 この可視性の欠如は、特にセキュリティなどの重要な領域において、倫理的および法的懸念を生じさせ、自動決定が重大な結果をもたらす可能性がある。 一般データ保護規則(GDPR)は、これらの決定を正当化することの重要性を強調している。 本研究では,畳み込み型リカレントニューラルネットワーク(CNN+RNN)に基づく異常検出モデルの理解を改善するための可視化手法を検討する。 本モデルでは,畳み込み特徴抽出のためのVGG19と,リアルタイムビデオデータの逐次解析のためのGRU層を組み合わせる。 この構造は、時間的データに適しているが、シーケンス要素が独立に処理され、時間的情報を解離するので、勾配伝播を複雑にする。 これらの課題に対処するために、サリエンシマップやGrad-CAMといった可視化技術を適用します。 本稿では、ビデオベースモデルを視覚的に解釈することの難しさを強調し、静的画像のテクニックを繰り返しアーキテクチャに適合させる方法を示し、専用の方法がない場合の過渡的解決策を提供する。

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