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| 講演名 | 2019-12-06 16:55 畳み込みニューラルネットワークの判断根拠を可視化する手法の評価 ○森 澪希・田中宏喜（京都産大）  MBE2019-59 NC2019-50 |
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| 抄録 | （和） | 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の判断根拠を可視化する手法は数多く提案されているが，それが正しく機能していることを客観的に評価できる手法は見当たらない．本研究では，人間の判断根拠とは無関係に，CNNの出力の変化にのみ基づいて，可視化手法の性能を直接評価する手法を提案する．入力画像にたいし可視化手法が可視化した領域をマスクした画像を作成し，マスクのないオリジナル画像を入力したときに比べて，CNNの最大応答クラスの出力が，マスク画像を入力したときどれだけ低下したかを測るスコアを考案する．そして最大応答クラスの可視化像でマスクした場合と，それ以外のクラスの可視化像でマスクした場合のスコアを比較することで，可視化手法が各クラスに関係する特徴を限定的に可視化できているかを評価する.代表的な可視化手法に本手法を適用した結果，可視化手法によって，その性能に大きな差がみられることがわかった． |
| （英） | Recent work has proposed a variety of techniques to visualize what a convolutional neural networks (CNN) utilizes to classify input images into particular classes. However, no established method can objectively evaluate which one provides better visual explanation. In this study, we present a method that directly evaluates the performance of the visualization method based only on changes in the output of the CNN, regardless of whether the visualized features are used by human for image classification. We devised a score measuring how much the output of the CNN's maximum response class decreases when the input is a masked image in which image region corresponding to the visualized features is masked, compared to when the input is an image without masking. By comparing the score when the mask is derived from the visualized features of the maximum response class with the score when the mask is derived from those for the remaining classes, the present method evaluates whether the visualization method produces features specifically relevant to individual classes. We applied the present method to several representative visualization algorithms. Our results suggest that there is a considerable difference in the explanation ability between them. | |
| キーワード | （和） | 畳み込みニューラルネットワーク / 判断根拠の可視化 / / / / / / |
| （英） | Convolutional neural network / Visualization / Visual explanation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 328, NC2019-50, pp. 85-88, 2019年12月. | |
| 資料番号 | NC2019-50 | |
| 発行日 | 2019-11-29 (MBE, NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MBE2019-59 NC2019-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2019-12-06 - 2019-12-06 |
| 開催地（和） | 豊橋技術科学大学 |
| 開催地（英） | Toyohashi Tech |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2019-12-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 畳み込みニューラルネットワークの判断根拠を可視化する手法の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of the visualization techniques providing explanations for decisions of convolutional neural networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 判断根拠の可視化 / Visualization |
| キーワード(3)（和/英） | / Visual explanation |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 澪希 / Mizuki Mori / モリ ミズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都産業大学 (略称： 京都産大) Kyoto-Sangyo University (略称： Kyoto-Sangyo Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 宏喜 / Hiroki Tanaka / タナカ ヒロキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都産業大学 (略称： 京都産大) Kyoto-Sangyo University (略称： Kyoto-Sangyo Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-12-06 16:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | MBE2019-59, NC2019-50 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.327(MBE), no.328(NC) |
| ページ範囲 | pp.85-88 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-11-29 (MBE, NC) |
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