KPCA-CAM: Visual Explainability of Deep Computer Vision Models Using Kernel PCA
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning models often function as black boxes, providing no straightforward reasoning for their predictions. This is particularly true for computer vision models, which process tensors of pixel values to generate outcomes in tasks such as image classification and object detection. To elucidate the reasoning of these models, class activation maps (CAMs) are used to highlight salient regions that influence a model's output. This research introduces KPCA-CAM, a technique designed to enhance the interpretability of Convolutional Neural Networks (CNNs) through improved class activation maps. KPCA-CAM leverages Principal Component Analysis (PCA) with the kernel trick to capture nonlinear relationships within CNN activations more effectively. By mapping data into higher-dimensional spaces with kernel functions and extracting principal components from this transformed hyperplane, KPCA-CAM provides more accurate representations of the underlying data manifold. This enables a deeper understanding of the features influencing CNN decisions. Empirical evaluations on the ILSVRC dataset across different CNN models demonstrate that KPCA-CAM produces more precise activation maps, providing clearer insights into the model's reasoning compared to existing CAM algorithms. This research advances CAM techniques, equipping researchers and practitioners with a powerful tool to gain deeper insights into CNN decision-making processes and overall behaviors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».