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Understanding the role of individual units in a deep neural network / David Bau in Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America PNAS, vol 117 n° 48 (1 December 2020)
[article]
Titre : Understanding the role of individual units in a deep neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : David Bau, Auteur ; Jun-Yan Zhu, Auteur ; Hendrik Strobelt, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 30071-30078 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cadre conceptuel
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] scèneRésumé : (auteur) Deep neural networks excel at finding hierarchical representations that solve complex tasks over large datasets. How can we humans understand these learned representations? In this work, we present network dissection, an analytic framework to systematically identify the semantics of individual hidden units within image classification and image generation networks. First, we analyze a convolutional neural network (CNN) trained on scene classification and discover units that match a diverse set of object concepts. We find evidence that the network has learned many object classes that play crucial roles in classifying scene classes. Second, we use a similar analytic method to analyze a generative adversarial network (GAN) model trained to generate scenes. By analyzing changes made when small sets of units are activated or deactivated, we find that objects can be added and removed from the output scenes while adapting to the context. Finally, we apply our analytic framework to understanding adversarial attacks and to semantic image editing. Numéro de notice : A2020-864 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1073/pnas.1907375117 En ligne : https://doi.org/10.1073/pnas.1907375117 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99086
in Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America PNAS > vol 117 n° 48 (1 December 2020) . - n° 30071-30078[article]