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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2024
  4. 2024-CVIM-237

ランダムチャンネルパスフィルターを用いたブラックボックスモデルの解釈

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232709
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232709
06f762a6-75f5-4551-b2f9-32926371a858
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM24237018.pdf IPSJ-CVIM24237018.pdf (1.5 MB)
Copyright (c) 2024 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-02-25
タイトル
タイトル ランダムチャンネルパスフィルターを用いたブラックボックスモデルの解釈
タイトル
言語 en
タイトル Randomized Channel-pass Filter for Explaining Black-box Models
言語
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
和歌山大学システム工学研究科
著者所属
和歌山大学システム工学研究科
著者所属(英)
en
Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University
著者所属(英)
en
Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University
著者名 二澤, 大輝

× 二澤, 大輝

二澤, 大輝

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八谷, 大岳

× 八谷, 大岳

八谷, 大岳

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著者名(英) Daiki, Nisawa

× Daiki, Nisawa

en Daiki, Nisawa

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Hirotaka, Hachiya

× Hirotaka, Hachiya

en Hirotaka, Hachiya

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,深層モデルの分類結果を解釈する研究が盛んに行われている.なかでも MC-RISE は,ランダムにピクセルを所定の色に置き換えた画像に対するモデルの出力に基づき,色単位での解釈を可能にした.しかし,当該手法では適切な色候補を人手で準備する必要があった.本研究では,ランダムに画像の色成分を除外し,画像由来の色の重要度を評価することで,色チャンネル単位のモデル解釈手法を提案する.実験では,German Traffic Sign Recognition Benchmark (GTRSB) と ImageNet の 2 つのデータセットを使用する.評価指標には Insertion,Deletion, Averege DCC を使用し,提案法の有効性を示す.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2024-CVIM-237, 号 18, p. 1-7, 発行日 2024-02-25
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
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
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Ver.1 2025-01-19 10:20:46.903179
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