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CNNに対する可視化手法の計算機実験による比較評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205380
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20538004652616-8d97-4b28-bc24-04a14d6bf8e9
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z82-1U-08.pdf (298.0 kB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2020-02-20 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | CNNに対する可視化手法の計算機実験による比較評価 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 明大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 明大 | ||||||||||
| 著者名 |
下村, 真生
× 下村, 真生
× 中村, 和幸
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 深層学習を用いた医用画像診断支援において、診断根拠の可視化は医師を支援する観点から重要である。発表者が提案した可視化手法の選択指標Black Average Drop (BAD)は、既存のAverage Dropを医用画像へ適用可能な手法へ変更することでGrad-CAM等に比べ小病変を見逃しにくいGrad-CAM++が最適という、知見に合った評価ができる。本発表では、ImageNetのような一般画像への適用やsemantic segmentation分野での評価指標であるmIoUとの比較によるBADの効果検証に加え、モデル精度との関係性、特徴量マップのリサイズ手法比較への応用について発表する。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第82回全国大会講演論文集 巻 2020, 号 1, p. 529-530, 発行日 2020-02-20 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
