[JSAI22] Visual Explanation Generation Using Lambda Attention Branch Networks

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1. 飯田 紡1 兼田 寛大1 平川 翼2 山下 隆義2 藤吉 弘亘2 杉浦 孔明1 1. 慶應義塾大学 2. 中部大学 Lambda Attention Branch Networksによる 視覚的説明生成
2. 背景︓説明性により，未解明現象に洞察を与えることが可能 1 深層学習の主な応⽤ • 翻訳 • 姿勢推定 • 医療 • ⾃動運転 • 理論が未解明な現象 （例︓太陽フレア予測） 深層学習の説明性向上は さらなる普及・理論への洞察に繋がる https://www.jiji.com/jc/article?k=20211029 00998&g=soc&p=20211029at65S&rel=pv
3. 背景︓説明性により，未解明現象に洞察を与えることが可能 1 （モデルが注⽬︓⾚） 深層学習の主な応⽤ • 翻訳 • 姿勢推定 • 医療 • ⾃動運転 • 理論が未解明な現象 （例︓太陽フレア予測） 深層学習の説明性向上は さらなる普及・理論への洞察に繋がる
4. 背景︓説明性により，未解明現象に洞察を与えることが可能 1 太陽フレア現象解明の 鍵となる可能性 （モデルが注⽬︓⾚） 深層学習の主な応⽤ • 翻訳 • 姿勢推定 • 医療 • ⾃動運転 • 理論が未解明な現象 （例︓太陽フレア予測） 深層学習の説明性向上は さらなる普及・理論への洞察に繋がる
5. 問題設定︓判断根拠の視覚的説明⽣成 2 分類問題におけるモデルの判断根拠の視覚的説明⽣成 ⼊⼒︓画像 𝒙 ∈ ℝ!×#×$ 出⼒︓予測，視覚的説明（attention map） 𝜶 ∈ ℝ%×#×$ attention map︓ 予測に重要な画素 / 重要でない画素を可視化 眼底画像における ⼊出⼒例
6. 関連研究︓transformerの説明⽣成や応⽤先を考慮した説明の研究は少ない 3 Attention Branch Network [Fukui+, CVPR19] ブランチ構造によりCNNの説明を⽣成 Attention Rollout [Abnar+, 20] ViT [Dosovitskiy+, ICLR21]のtransformer型注意を連鎖した説明⽣成 transformerの説明⽣成の標準 RISE [Petsiuk+, BMCV18] 説明の標準的な評価指標Insertion-Deletion score (IDs) を提案 • ViTを基にしたtransformer以外のモデルにおける説明⽣成の研究は少ない • ⾃然画像や⼀般画像を対象とした研究が多い → 重要領域がスパースな画像において、 IDsは不適切 ⼀般画像 スパース画像
7. 関連研究︓Lambda Networks [Bello+, ICLR21] 4 Lambda Layer CNNとの親和性が⾼いtransformer層 ViTより少ない計算量で 広範囲の関係を捉えることが可能 ViT Lambda
8. 関連研究︓Lambda Networks [Bello+, ICLR21] 4 Lambda Layer 画像特化したtransformer ViTより少ない計算量で 全ピクセル間の関係を取得可能 ⼊⼒𝒉を畳み込みquery, key, valueを⽣成 𝑄 = Conv 𝒉 , 𝑉 = Conv(𝒉) 𝐾 = Softmax Conv 𝒉 valueの変換，keyとvalueの積で𝝀!, 𝝀" を⽣成 𝝀! = Conv 𝑉 , 𝝀" = 𝐾#𝑉 下式により，Lambda Layerの出⼒𝒉$ を得る 𝒉$ = 𝝀! + 𝝀" # 𝑄
9. 関連研究︓Lambda Networks [Bello+, ICLR21] 4 Lambda Layer 画像特化したtransformer ViTより少ない計算量で 全ピクセル間の関係を取得可能 𝝀! = Conv 𝑉 , 𝝀" = 𝐾#𝑉 𝒉$ = 𝝀! + 𝝀" # 𝑄 𝝀& は𝑄を縮約する関数とみなせる ◦説明⽣成⽅針 1. 𝝀& をAttentionのように可視化 2. 説明⽣成専⽤のモジュールを使⽤
10. 提案⼿法①︓Lambda Attention Branch Networks 5 Lambda [Bello+, ICLR21]を基にしたtransformerの説明⽣成 Lambda Attention Branchでtransformer注意機構より明瞭な説明を⽣成可能
11. 提案⼿法①︓Lambda Attention Branch Networks 5 Lambda [Bello+, ICLR21]を基にしたtransformerの説明⽣成 Lambda Attention Branchでtransformer注意機構より明瞭な説明を⽣成可能 Lambda Feature Extractor 画像から特徴量𝒉'() を抽出 Bottleneck中にLambda Layer
12. 提案⼿法①︓Lambda Attention Branch Networks 5 Lambda [Bello+, ICLR21]を基にしたtransformerの説明⽣成 Lambda Attention Branchでtransformer注意機構より明瞭な説明を⽣成可能 Lambda Attention Branch ブランチ構造を加えて attention map 𝜶 ∈ ℝ%×#×$ を⽣成
13. 提案⼿法①︓Lambda Attention Branch Networks 5 Lambda [Bello+, ICLR21]を基にしたtransformerの説明⽣成 Lambda Attention Branchでtransformer注意機構より明瞭な説明を⽣成可能 Lambda Perception Branch 𝒉'() と𝜶から分類を⾏う 説明𝜶を予測にも利⽤可能
14. 問題点②︓IDsは重要領域がスパースな画像に不適切 6 Insertion-Deletion score ︓ IDs = AUC Insertion − AUC(Deletion) Insertion-Deletion score (IDs) の問題点 Deletionの⼊⼒が⼤きく削られるため 重要領域がスパースな画像は粗い説明のスコアが過剰に⾼くなる ex. 重要な⿊点領域が⼩さい太陽フレア画像 粗いattention map deletionの⼊⼒ 詳細なattention map deletionの⼊⼒ 元画像
15. 問題点②︓IDsは重要領域がスパースな画像に不適切 6 Insertion-Deletion score ︓ IDs = AUC Insertion − AUC(Deletion) Insertion-Deletion score (IDs) の問題点 Deletionの⼊⼒が⼤きく削られるため 重要領域がスパースな画像は粗い説明のスコアが過剰に⾼くなる ex. 重要な⿊点領域が⼩さい太陽フレア画像 粗いattention map deletionの⼊⼒ 詳細なattention map deletionの⼊⼒ 元画像 1 2 3 4 5 6 7 8 9 カーネル 0 0 0 0 0 0 0 0 0 粗く削除された場合 0 0 1 1 0 0 0 0 0 細かく削除された場合 位置・カーネルによって出⼒が異なる 位置・カーネル依存性無し 0 7
16. 提案⼿法②︓Patch Insertion-Deletion score（PID） Insertion Deletion Patch Insertion-Deletion score (PID) パッチサイズ𝑚 = 1のときIDsと⼀致 1. 画像を𝑚 × 𝑚のパッチに分割 2. attention mapに基づき、重要なパッチ から挿⼊ / 削除 3. 挿⼊ / 削除したパッチ数とモデルの予 測確率をプロット PID = AUC Insertion − AUC(Deletion) 7 0 𝒙! = - 𝒑"# 𝑖, 𝑗 ∈ 重要度上位𝑛個 (otherwise) 𝑝(? 𝑦 = 1|𝒙! ) 𝑛 𝑛
17. IDRiD PID 𝑚 = 1 𝑚 = 2 𝑚 = 4 𝑚 = 8 𝑚 = 16 RISE [1] 0.319 0.179 0.130 0.136 0.148 Lambda -0.101 -0.105 -0.116 -0.123 0.093 Ours 0.111 0.084 0.150 0.183 0.230 定量的結果︓パッチサイズ⼤のとき提案⼿法が最良 8 データセット • IDRiD（眼底画像診断） • DeFN magnetogram（太陽フレア予測） パッチサイズ⼤のとき提案⼿法が最良 既存⼿法との差が広がっていく 𝑚 : パッチサイズ DeFN PID 𝑚 = 1 𝑚 = 16 𝑚 = 32 𝑚 = 64 𝑚 = 128 RISE [1] 0.235 0.261 0.296 0.379 0.461 Lambda 0.374 0.414 0.403 0.378 0.291 Ours 0.044 0.311 0.489 0.523 0.556 [1] Vitali Petsiuk, Abir Das, and Kate Saenko, “RISE: Randomized input sampling for explanation of black-box models,” in BMVC, 2018, p. 151(13pp).
18. 定性的結果︓ベースライン⼿法よりも明瞭で詳細な説明の⽣成に成功 Ours 注⽬すべき部位や⿊点に細 かく注⽬ RISE 粗い / 太陽の外に注⽬ Lambda 外側に注⽬ RISE [1] Lambda Ours 9 ⼊⼒画像 [1] Vitali Petsiuk, Abir Das, and Kate Saenko, “RISE: Randomized input sampling for explanation of black-box models,” in BMVC, 2018, p. 151(13pp).
19. 定性的結果︓ベースライン⼿法よりも明瞭で詳細な説明の⽣成に成功 Ours 注⽬すべき部位や⿊点に細 かく注⽬ RISE 粗い / 太陽の外に注⽬ Lambda 外側に注⽬ RISE [1] Lambda Ours 9 ⼊⼒画像 [1] Vitali Petsiuk, Abir Das, and Kate Saenko, “RISE: Randomized input sampling for explanation of black-box models,” in BMVC, 2018, p. 151(13pp).
20. 定性的結果︓ベースライン⼿法よりも明瞭で詳細な説明の⽣成に成功 Ours 注⽬すべき部位や⿊点に細 かく注⽬ RISE 粗い / 太陽の外に注⽬ Lambda 外側に注⽬ RISE [1] Lambda Ours 9 ⼊⼒画像 [1] Vitali Petsiuk, Abir Das, and Kate Saenko, “RISE: Randomized input sampling for explanation of black-box models,” in BMVC, 2018, p. 151(13pp).
21. 定性的結果︓ベースライン⼿法よりも明瞭で詳細な説明の⽣成に成功 Ours 注⽬すべき部位や⿊点に細 かく注⽬ RISE 粗い / 太陽の外に注⽬ Lambda 外側に注⽬ RISE [1] Lambda Ours 9 ⼊⼒画像 [1] Vitali Petsiuk, Abir Das, and Kate Saenko, “RISE: Randomized input sampling for explanation of black-box models,” in BMVC, 2018, p. 151(13pp).
22. 定性的結果︓ベースライン⼿法よりも明瞭で詳細な説明の⽣成に成功 Ours 注⽬すべき部位や⿊点に細 かく注⽬ RISE 粗い / 太陽の外に注⽬ Lambda 外側に注⽬ RISE [1] Lambda Ours 9 ⼊⼒画像 [1] Vitali Petsiuk, Abir Das, and Kate Saenko, “RISE: Randomized input sampling for explanation of black-box models,” in BMVC, 2018, p. 151(13pp).
23. 定性的結果︓ベースライン⼿法よりも明瞭で詳細な説明の⽣成に成功 Ours 注⽬すべき部位や⿊点に細 かく注⽬ RISE 粗い / 太陽の外に注⽬ Lambda 外側に注⽬ RISE [1] Lambda Ours 9 ⼊⼒画像 [1] Vitali Petsiuk, Abir Das, and Kate Saenko, “RISE: Randomized input sampling for explanation of black-box models,” in BMVC, 2018, p. 151(13pp).
24. 定性的結果︓ベースライン⼿法よりも明瞭で詳細な説明の⽣成に成功 Ours 注⽬すべき部位や⿊点に細 かく注⽬ RISE 粗い / 太陽の外に注⽬ Lambda 外側に注⽬ RISE [1] Lambda Ours 9 ⼊⼒画像 [1] Vitali Petsiuk, Abir Das, and Kate Saenko, “RISE: Randomized input sampling for explanation of black-box models,” in BMVC, 2018, p. 151(13pp).
25. 定性的結果︓ベースライン⼿法よりも明瞭で詳細な説明の⽣成に成功 Ours 注⽬すべき部位や⿊点に細 かく注⽬ RISE 粗い / 太陽の外に注⽬ Lambda 外側に注⽬ RISE [1] Lambda Ours 9 ⼊⼒画像 [1] Vitali Petsiuk, Abir Das, and Kate Saenko, “RISE: Randomized input sampling for explanation of black-box models,” in BMVC, 2018, p. 151(13pp).
26. 定性的結果︓ベースライン⼿法よりも明瞭で詳細な説明の⽣成に成功 Ours 注⽬すべき部位や⿊点に細 かく注⽬ RISE 粗い / 太陽の外に注⽬ Lambda 外側に注⽬ RISE [1] Lambda Ours 9 ⼊⼒画像 [1] Vitali Petsiuk, Abir Das, and Kate Saenko, “RISE: Randomized input sampling for explanation of black-box models,” in BMVC, 2018, p. 151(13pp).
27. 定性的結果︓失敗例 注⽬領域が⼤きすぎる Deletionが下がらない 注⽬領域が⼩さすぎる モデルが予測誤り 10 attention map Insertion Deletion PID = -0.0138 PID = 0.1255 元画像を⼊⼒した際の予測確率
28. Ablation Study︓Lambda Attention Branchの位置は中層が最適 11 IDRiD Acc PID 𝑚 = 1 𝑚 = 2 𝑚 = 4 𝑚 = 8 𝑚 = 16 Ours (浅層) 0.691 0.061 0.062 0.094 0.150 0.137 Ours (中層) 0.771 0.111 0.084 0.150 0.183 0.230 Ours (深層) 0.742 -0.079 -0.079 -0.053 -0.067 -0.075 深い層から抽出 浅い層から抽出 Lambda Attention Branchの⼊⼒を 得る位置を変更 深い層ほど細かい特徴を抽出 浅い層から抽出 エッジに注⽬ ⾼解像度なattention map 深い層から抽出 全体的にぼんやり 低解像度で不安定なものも存在
29. まとめ 背景 説明性は未解明現象に洞察を与えることが可能 提案⼿法 Lambda Attention Branch Networks スパースな重要領域を有する画像に有効な評価指標 PID 結果 パッチサイズが⼤きいとき、PIDでベースライン⼿法を上回った． 12