論文の概要: Integrative CAM: Adaptive Layer Fusion for Comprehensive Interpretation of CNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01354v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 10:33:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:49:54.109310
• Title: Integrative CAM: Adaptive Layer Fusion for Comprehensive Interpretation of CNNs
• Title（参考訳）: 統合型CAM:CNNの包括的解釈のための適応層融合
• Authors: Aniket K. Singh, Debasis Chaudhuri, Manish P. Singh, Samiran Chattopadhyay,
• Abstract要約: 統合型CAMは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における機能の重要性の全体像を提供する。 Grad-CAMやGrad-CAM++のような従来の勾配ベースのCAMメソッドは、主に関心のある領域を強調するために最終層アクティベーションを使用する。 我々はGrad-CAM++からアルファ項を一般化し、どんなスムーズな関数にも適用し、CAMの適用範囲を広範囲に広げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.58561853556421
• License:
• Abstract: With the growing demand for interpretable deep learning models, this paper introduces Integrative CAM, an advanced Class Activation Mapping (CAM) technique aimed at providing a holistic view of feature importance across Convolutional Neural Networks (CNNs). Traditional gradient-based CAM methods, such as Grad-CAM and Grad-CAM++, primarily use final layer activations to highlight regions of interest, often neglecting critical features derived from intermediate layers. Integrative CAM addresses this limitation by fusing insights across all network layers, leveraging both gradient and activation scores to adaptively weight layer contributions, thus yielding a comprehensive interpretation of the model's internal representation. Our approach includes a novel bias term in the saliency map calculation, a factor frequently omitted in existing CAM techniques, but essential for capturing a more complete feature importance landscape, as modern CNNs rely on both weighted activations and biases to make predictions. Additionally, we generalize the alpha term from Grad-CAM++ to apply to any smooth function, expanding CAM applicability across a wider range of models. Through extensive experiments on diverse and complex datasets, Integrative CAM demonstrates superior fidelity in feature importance mapping, effectively enhancing interpretability for intricate fusion scenarios and complex decision-making tasks. By advancing interpretability methods to capture multi-layered model insights, Integrative CAM provides a valuable tool for fusion-driven applications, promoting the trustworthy and insightful deployment of deep learning models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,解釈可能なディープラーニングモデルに対する需要が高まる中で,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における特徴の全体像を提供するための,高度なクラスアクティベーションマッピング(CAM)技術であるIntegative CAMを紹介する。 Grad-CAMやGrad-CAM++のような従来の勾配ベースのCAMメソッドは、主に最終層アクティベーションを使用して関心のある領域を強調し、しばしば中間層から派生した重要な特徴を無視している。 積分 CAM はこの制限に対処するため、すべてのネットワーク層に洞察を融合し、勾配とアクティベーションスコアの両方を適応的に重み付けし、モデルの内部表現を包括的に解釈する。 我々のアプローチには、既存のCAM手法でしばしば省略される新しいバイアス項が含まれているが、現代のCNNは重み付けされたアクティベーションとバイアスの両方に依存して予測を行うため、より完全な特徴のランドスケープを捉えるのに不可欠である。 さらに、Grad-CAM++からアルファ項を一般化し、どんなスムーズな関数にも適用し、CAMの適用範囲を広範囲に広げる。 多様な複雑なデータセットに関する広範な実験を通じて、Integative CAMは特徴重要度マッピングにおける優れた忠実さを示し、複雑な融合シナリオや複雑な意思決定タスクの解釈性を効果的に向上させる。 多層モデルインサイトをキャプチャするための解釈可能性メソッドの進化により、Integative CAMは、フュージョン駆動アプリケーションに価値のあるツールを提供し、ディープラーニングモデルの信頼性と洞察に富んだデプロイを促進する。

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