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J-GLOBAL ID：202002254125578587   整理番号：20A1187639

アブレーションカム:勾配のない位置決めによる深い畳込みネットワークのための視覚的説明【JST・京大機械翻訳】

Ablation-CAM: Visual Explanations for Deep Convolutional Network via Gradient-free Localization

著者 (2件)： Desai Saurabh (Indian Institute of Technology, Madras,Robert Bosch Centre for Data Science and Artificial Intelligence (RBC-DSAI)) ,  Ramaswamy Harish G. (Indian Institute of Technology Madras,Department of Computer Science and Engineering)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： WACV  ページ： 972-980  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 勾配に基づく可視化技術の最近の批判に対応して,深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくモデルに対する視覚的説明を生成する新しい方法論を提案した。著者らのアプローチ-アブレーションベースのクラス活性化マッピング(Abblation CAM)は,個々の特徴マップ単位の重要性(重み)を決定するためにアブレーション解析を使用する。さらに,これを用いて,概念を予測するための画像における重要な領域を強調する粗い位置決めマップを生成した。著者らの目的と主観的評価は,この勾配のないアプローチが最先端のGrad-CAM技術より良く機能することを示した。さらに,更なる実験を行い,Abblation-CAMがクラス判別であり,モデルにおける信頼性を評価するために用いることができることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  *畳込み ,  信頼性 ,  *ネットワーク ,  位置決め ,  *アブレーション ,  主観評価
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  可視化技術 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 勾配 ,  畳込み ,  視覚 ,  説明