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J-GLOBAL ID：202102213538348907   整理番号：21A0064467

ニューラルネットワークのためのピクセル毎解釈法を比較するための計量【JST・京大機械翻訳】

A Metric to Compare Pixel-Wise Interpretation Methods for Neural Networks

著者 (2件)： Jung Jay Hoon (Computer Science Department, The State University of New York at Korea, Incheon, South Korea) ,  Kwon Youngmin (Computer Science Department, The State University of New York at Korea, Incheon, South Korea)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 221433-221441  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 顕著性マップ,勾配×入力,深いLIFT,統合勾配-nなどのさまざまな画素ベースの解釈方法があり,しかし,人間認知過程を含むのでそれらの性能を比較するのは難しい。解釈法の重要性スコアから人間の直感までの距離を定量化できる計量を提案した。オリジナル画像に対して,スタンプと呼ぶ簡単で小さな画像を加えることにより,新しいデータセットを作成した。スタンプと規則的画像を分類するための深層ニューラルネットワークの重要性スコアを計算した。理想的に,画素ベースの解釈は,スタンプを首尾よく選択しなければならない。異なる解釈法を比較する従来の方法は,重要度スコアの尺度が同じ場合のみ有用である。一方,重要度スコアを標準化し,理想的なスコアに対する測度を定義する。提案手法は,解釈法が人間の直感に近い方法を定量的に測定できる。Copyright 2021 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： 測度 ,  標準化 ,  *ニューラルネットワーク ,  *画素
準シソーラス用語： 顕著性マップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  ピクセル ,  計量