@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00213823,
 author = {中田, 友紀 and 今村, 幸祐 and Tomoki, Nakada and Kousuke, Imamura},
 issue = {3},
 month = {Nov},
 note = {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．, 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.},
 title = {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},
 year = {2021}
}