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Julius Adebayo, Justin Gilmer, Michael Muelly, Ian Goodfellow, Moritz Hardt, Been Kim
NIPS2018
pdf 解説ブログ
CNNの判断根拠の説明手法(saliency method)の適切さを評価するための手法として,model parameter randomization test と data randomization test の二つの sanity check を提案している. 前者はモデルのパラメータを変える前と変えた後での saliency method の出力を比較する物で,その前後での出力が似ていれば,そのsaliency methodはパラメータの変化に対して敏感ではなく,モデルの説明としては不適切なものとなる. 一方後者は,データセットのラベルをランダムに変更したモデルと,正しいラベルで学習したモデルの saliency method の出力の比較を行うというもの.両者の出力が似ていれば,その saliency method は画像とラベルの関係性に依存しないため,モデルの説明として不適切となる.
勾配ベースの手法は,エッジ検出とかなり似ている.
パラメータをランダムに変えた場合,Grad-CAMはパラメータの変化の敏感(モデルに忠実)である一方で,他の手法はパラメータの変化にあまり影響を受けていない.
多くの勾配ベースの手法は,正しいラベルで学習した場合と,ラベルをランダムに変更した場合であまり変化が見られない.両者の saliency map に関するスピアマンの順位相関係数も Grad-CAM以外は大きな値を取っており,勾配ベースの saliency method はラベルと画像の関係に依存していないことがわかる.
Jan. 9th, 2020
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Julius Adebayo, Justin Gilmer, Michael Muelly, Ian Goodfellow, Moritz Hardt, Been Kim
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conference or year
NIPS2018
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概要
CNNの判断根拠の説明手法(saliency method)の適切さを評価するための手法として,model parameter randomization test と data randomization test の二つの sanity check を提案している. 前者はモデルのパラメータを変える前と変えた後での saliency method の出力を比較する物で,その前後での出力が似ていれば,そのsaliency methodはパラメータの変化に対して敏感ではなく,モデルの説明としては不適切なものとなる. 一方後者は,データセットのラベルをランダムに変更したモデルと,正しいラベルで学習したモデルの saliency method の出力の比較を行うというもの.両者の出力が似ていれば,その saliency method は画像とラベルの関係性に依存しないため,モデルの説明として不適切となる.
検証
勾配ベースの手法は,エッジ検出とかなり似ている.
パラメータをランダムに変えた場合,Grad-CAMはパラメータの変化の敏感(モデルに忠実)である一方で,他の手法はパラメータの変化にあまり影響を受けていない.
多くの勾配ベースの手法は,正しいラベルで学習した場合と,ラベルをランダムに変更した場合であまり変化が見られない.両者の saliency map に関するスピアマンの順位相関係数も Grad-CAM以外は大きな値を取っており,勾配ベースの saliency method はラベルと画像の関係に依存していないことがわかる.
date
Jan. 9th, 2020