マスク削減によるニューラルネットワーク可視化法RISEの高速化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-11-18
• タイトル: マスク削減によるニューラルネットワーク可視化法RISEの高速化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Acceleration of Neural Network Visualization RISE by Reduction of Masks
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 金沢大学大学院自然科学研究科
• 著者所属: 金沢大学理工研究域電子情報通信学系
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Natural Sciences, Kanazawa University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Electrical and Computer Engineering, Institute of Science and Engineering, Kanazawa University
• 著者名: 中田, 友紀; 今村, 幸祐
• 著者名(英): Tomoki, Nakada; Kousuke, Imamura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，ニューラルネットワークを用いた画像認識において，その判断根拠を可視化する様々な技術が提案されている．その一つである RISE では，ランダムに生成されたマスクによって入力画像を部分的に隠しながら，ネットワークの応答を観察することによって，画像内の重要度をヒートマップ化する．しかし，この手法では， マスクをランダムに生成するため，定常性を得るために大量のマスク画像を必要とし，それに伴って多くの計算時間がかかる．本研究では，従来法において用いられるランダムマスクに加えて，ある限定された単一領域のみを通 過領域とする非ランダムパッチマスクを用いることで，マスク枚数の削減による RISE の高速化を行う．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, various techniques have been proposed to visualize the basis for decisions in image recognition using neural networks. In RISE which is one method of them, the importance in an image is heat-mapped by observing the response of the network while partially hiding the input image with a randomly generated mask. However, due to the random mask generation, this method requires many masked images to obtain stationarity, which in turn requires a large amount of computation time. In this study, in addition to the random masks used in the conventional method, we use non-random patch masks that only pass through one limited area to speed up RISE by reducing the number of masks used.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438399
• 書誌情報: 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）; 巻 2021-AVM-115, 号 3, p. 1-6, 発行日 2021-11-18
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8582
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会