“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier

論文メモ

* 分類モデルの分類根拠理由を可視化する手法LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) を提案 * ある入力サンプルに対する分類モデルの振る舞いを人間が理解可能な簡易モデルで近似し、入力データのどの部分が分類に寄与したかを可視化 * 入…

2019-03-21

Mask Scoring R-CNN

論文メモ

* Instance segmentationを行う[Mask R-CNN](https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf)を改良したMask Scoring R-CNN(MS R-CNN)を提案 * Mask R-CNNの問題点 * 物体認識スコアが高くても、segmentation maskの質が悪い(＝Ground TruthとのIoUが低い)ことがある…

2019-03-17

Transfusion: Understanding Transfer Learning with Applicationsto Medical Imaging

論文メモ

* ImageNetによる学習済みモデルを医療画像に転移学習し、その効果を検証 * Fundus photographs (眼底画像データセット) ResNet50を評価 * ChestXray14 (胸部X線画像データセット) DenseNet121を評価 * 転移学習、ランダムな初期値、初期値の平均と分散を学…