@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232709,
 author = {二澤, 大輝 and 八谷, 大岳 and Daiki, Nisawa and Hirotaka, Hachiya},
 issue = {18},
 month = {Feb},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2024}
}