Feature-Flow Interpretation of Deep Convolutional Neural Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite the great success of deep convolutional neural networks (DCNNs) in computer vision tasks, their black-box aspect remains a critical concern. The interpretability of DCNN models has been attracting increasing attention. In this work, we propose a novel model, Feature-fLOW INterpretation (FLOWIN) model, to interpret a DCNN by its feature-flow. The FLOWIN can express deep-layer features as a sparse representation of shallow-layer features. Based on that, it distills the optimal feature-flow for the prediction of a given instance, starting from deep layers to shallow layers. Therefore, the FLOWIN can provide an instance-specific interpretation, which presents its feature-flow units and their interpretable meanings for its network decision. The FLOWIN can also give the quantitative interpretation in which the contribution of each flow unit in different layers is used to interpret the net decision. From the class-level view, we can further understand networks by studying feature-flows within and between classes. The FLOWIN not only provides the visualization of the feature-flow but also studies feature-flow quantitatively by investigating its density and similarity metrics. In our experiments, the FLOWIN is evaluated on different datasets and networks by quantitative and qualitative ways to show its interpretability.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle