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J-GLOBAL ID：202002224556009266   整理番号：20A0615395

解釈可能なSaak特徴の可視化,識別可能性および応用【JST・京大機械翻訳】

Visualization, Discriminability and Applications of Interpretable Saak Features

著者 (4件)： Manimaran Abinaya (University of Southern California, Los Angeles, CA, USA) ,  Ramanathan Thiyagarajan (University of Southern California, Los Angeles, CA, USA) ,  You Suya (US Army Research Laboratory, Playa Vista, CA, USA) ,  Kuo C.-C. Jay (University of Southern California, Los Angeles, CA, USA)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 66  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,解釈可能な深い学習に向けた努力として,サーク特徴のパワーを研究した。畳込みニューラルネットワークの畳込み層の操作に触発されて,多段階のサーク変換を提案した。この基礎に基づいて,著者らは,可視化を通してそれらの特性を分析し,画像分類におけるそれらの応用を実証することにより,サーク変換の係数であるサーク特徴に関する徹底的な検討を提供した。CNN特徴と同様に,後期段階でのサーク特徴はより大きな受容場を持つが,それらは逆伝搬なしで1パスフィードフォワード方式で得られる。全体の特徴抽出プロセスは透明で,非常に低い複雑さである。サーク特徴の判別力を実証し,3つの良く知られたデータセット(すなわち,MNIST,CIFAR-10,およびSTL-10)におけるそれらの分類性能を実験結果によって示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *可視化 ,  機械学習 ,  畳込み ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 画像分類 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  カール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Saak変換 ,  解釈可能な機械学習 ,  画像分類 ,  敵対的攻撃

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 可視化 ,  識別 ,  可能性 ,  応用