論文の概要: Explaining Model Overfitting in CNNs via GMM Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10457v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 08:13:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:02:39.087186
• Title: Explaining Model Overfitting in CNNs via GMM Clustering
• Title（参考訳）: GMMクラスタリングによるCNNにおけるモデルオーバーフィッティングの解説
• Authors: Hui Dou, Xinyu Mu, Mengjun Yi, Feng Han, Jian Zhao, Furao Shen,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はコンピュータビジョンの分野で顕著な進歩を見せている。 しかし、それらの不透明な意思決定プロセスは、実用的な応用に重大な課題をもたらす。 モデル内の個々のフィルタに対応する特徴マップをクラスタリングすることで,CNNフィルタを評価するための定量的指標を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.9346565927116
• License:
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) have demonstrated remarkable prowess in the field of computer vision. However, their opaque decision-making processes pose significant challenges for practical applications. In this study, we provide quantitative metrics for assessing CNN filters by clustering the feature maps corresponding to individual filters in the model via Gaussian Mixture Model (GMM). By analyzing the clustering results, we screen out some anomaly filters associated with outlier samples. We further analyze the relationship between the anomaly filters and model overfitting, proposing three hypotheses. This method is universally applicable across diverse CNN architectures without modifications, as evidenced by its successful application to models like AlexNet and LeNet-5. We present three meticulously designed experiments demonstrating our hypotheses from the perspectives of model behavior, dataset characteristics, and filter impacts. Through this work, we offer a novel perspective for evaluating the CNN performance and gain new insights into the operational behavior of model overfitting.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はコンピュータビジョンの分野で顕著な進歩を見せている。 しかし、それらの不透明な意思決定プロセスは、実用的な応用に重大な課題をもたらす。 本研究では,ガウス混合モデル(GMM)を用いて,モデル内の個々のフィルタに対応する特徴写像をクラスタリングすることで,CNNフィルタの評価のための定量的指標を提供する。 クラスタリングの結果を解析することにより、異常なサンプルに関連付けられたいくつかの異常フィルタをスクリーニングする。 さらに, 異常フィルタとモデルオーバーフィッティングの関係を解析し, 3つの仮説を提案する。 この方法は、AlexNetやLeNet-5といったモデルへの採用の成功によって証明されたように、変更なしに様々なCNNアーキテクチャに普遍的に適用できる。 本稿では,モデル行動,データセット特性,フィルタの影響の観点から,我々の仮説を綿密に設計した3つの実験について述べる。 本研究では,CNNの性能評価と,モデルオーバーフィットの動作に関する新たな知見を得るための新たな視点を提供する。

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