Machine learningDeep learning / NLP / CV
説明可能な画像分類
Explainable image classificationは、深層学習の画像分類器（通常はCNNまたはVision Transformer）と、Grad-CAM、LIME、SHAPなどの事後的または内在的な解釈性手法を組み合わせて、モデルが特定のラベルを画像に割り当てた理由の視覚的または定量的説明を生成するものです。目標は、分類器の意思決定プロセスを透明で、監査可能で、信頼できるものにすることです。
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出典
- Selvaraju, R. R., Cogswell, M., Das, A., Vedantam, R., Parikh, D., & Batra, D. (2017). Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 618-626. DOI: 10.1109/ICCV.2017.74 ↗
- Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). Why Should I Trust You?: Explaining the Predictions of Any Classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1135-1144. DOI: 10.1145/2939672.2939778 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Image Classification (XAI-augmented CNN/Transformer Classifiers). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/explainable-image-classification
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