Visualization of Layers Within a Convolutional Neural Network Using Gradient Activation Maps
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Convolutional neural networks (CNNs) are machine learning tools that have great potential in the field of medical imaging. However, it is often regarded as a “black box” as the process that is used by the machine to acquire a result is not transparent. It would be valuable to find a method to be able to understand how the machine comes to its decision. Therefore, the purpose of this study is to examine how effective gradient-weighted class activation mapping (grad-CAM) visualizations are for certain layers in a CNN-based dental x-ray artifact prediction model. Methods: To tackle this project, Python code using PyTorch trained a CNN to classify dental plates as unusable or usable depending on the presence of artifacts. Furthermore, Python using PyTorch was also used to overlay grad-CAM visualizations on the given input images for various layers within the model. One image with seventeen different overlays of artifacts was used in this study. Results: In earlier layers, the model appeared to focus on general features such as lines and edges of the teeth, while in later layers, the model was more interested in detailed aspects of the image. All images that contained artifacts resulted in the model focusing on more detailed areas of the image rather than the artifacts themselves. Whereas the images without artifacts resulted in the model focusing on the visualization of areas that surrounded the teeth. Discussion and Conclusion: As subsequent layers examined more detailed aspects of the image as shown by the grad-CAM visualizations, they provided better insight into how the model processes information when it is making its classifications. Since all the images with artifacts showed similar trends in the visualizations of the various layers, it provides evidence to suggest that the location and size of the artifact does not affect the model’s pattern recognition and image classification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».