ディープラーニング：判断要因を可視化するためのCAM/Grad-CAM

CNNを用いたディープラーニングによる分類の判定精度は非常に高く、多くの領域での画像自動判定に利用されています。一方で、内部がブラックボックスで「なぜその判定になったのかわからない」点に不安を感じる方もいます。

このビデオではディープラーニングで判断要因を可視化する方法であるCAMとその応用Grad-CAMのMATLAB®での利用方法をご紹介します。これにより精度だけでなく正しく学習が進んでいるか、誤判定が起こりやすい対象を確認し、精度向上につなげていくことが可能です。

公開年: 2019 年 10 月 31 日

詳細

Class Activation Mappingのサンプルコードをダウンロード
Grad-CAMのサンプルコードをダウンロード
サンプルで学ぶ MATLAB によるディープラーニング実践ガイド

ビデオに関するご意見・ご感想

次は:

ディープラーニング（深層学習）をMATLABで行う方法をご紹介します。積層自己符号化器（Stacked Autoencoder）と畳み込みニューラルネット（Convolutional Neural Network）を例題を交えてご紹介します。

MATLAB によるディープラーニング

関連ビデオ:

Optimal Neural Network for Automotive Product Development

自動運転/ADAS開発のための画像/レーダー信号処理とセンサーフュージョン

System Administrators will learn how MATLAB Parallel Server can benefit their users, and how it fits with their existing software and hardware cluster environment.

Cluster Computing with MATLAB for System Administrators

MathWorks and Brainstorm engineers will demonstrate the essential tools offered by Brainstorm to analyse and visualize multidimensional, complex datasets obtained from electrophysiological recordings, with an emphasis on functional brain imaging. We

Brainstorm: Imaging Neural Activity at the Speed of Brain...

関連ビデオをもっと見る