Вопрос или проблема
Я построил и обучил сверточную нейронную сеть, используя Keras в R с бэкендом TensorFlow. Я подаю сети многоспектральные изображения для простой классификации изображений.
Существует ли способ рассчитать, какие из входных полос были наиболее важны для задачи классификации? В идеале, я хотел бы получить график с какой-либо мерой важности, сгруппированной по полосам и классам изображений.
Как я могу получить эту информацию? Необходимо ли / возможно ли вычислить карты заметности для каждой полосы и изображения, а затем взять среднее или сумму этих изображений по классам и полосам?
Существуют ли также другие способы получить информацию о том, какая полоса была наиболее важной для классификации изображения?
Правка: Под картами заметности я имею в виду эти или эти визуализации. Они предоставляют информацию о том, какая часть изображения привела CNN к выводу о том, к какому классу оно относится. Однако я всегда вижу только одну карту заметности для всего изображения. Возможно ли сделать одну для каждой входной полосы изображения? Например, если я ввожу данные RGB, одну для каждого цветового канала?
(Это вдохновлено визуализацией этой статьи. Я это видел, но не знаю, допустимо ли это делать, и если да, то как.)
Существует много методов на выбор в плане интерпретации сети, поэтому вам, возможно, стоит поискать методы, их плюсы и минусы.
Хорошая критика и анализ методов интерпретации были изложены в этой статье.
Что касается карт заметности, я нашел следующий пакет Keras пакет.
Проблема в том, что проект молодой, поэтому документация не обширна. Возможно, вам нужно будет связаться с разработчиком для получения некоторых деталей.
Тот же разработчик создал другой пакет, который может дать вам заметность по каналам, установив параметр keepdims=True.
Однако он не обновлялся два года, поэтому, возможно, он был прекращен в пользу tf-keras-vis.
Что касается ручного подхода, этот вопрос может быть полезен.
Ответ или решение
Важность входных данных для классификации изображений с помощью CNN
Создание и обучение сверточной нейронной сети (CNN) для классификации многоспектральных изображений — это сложная задача, требующая тщательного анализа входных данных. Одна из критических задач в этом процессе заключается в определении важности отдельных входных каналов (или "полос") изображения. В данной статье мы рассмотрим способы, позволяющие провести такой анализ, а также способы визуализации полученных данных.
1. Оценка важности полос
Чтобы оценить, какие полосы входных данных наиболее значимы для задачи классификации, необходимо использовать множество методов интерпретации модели. К наиболее распространенным подходам относятся:
-
Салiency карты: Данный подход предполагает расчет слепых карт, которые показывают, какие части входного изображения наиболее влияли на предсказание сети. С saliency карты можно извлекать информацию для каждого отдельного канала изображения. Для этого можно использовать библиотеку, такую как
tf-keras-vis, для создания салiency карт по каждому каналу изображения (RGB, многоспектральные полосы и т.д.). -
Канал-ориентированные салiency карты: Как вы отметили, некоторые инструменты, такие как
keras-vis, могут генерировать карты важности для каждого канала, используя параметрkeepdims=True. Это позволит вам анализировать, какая полоса оказала наибольшее влияние на классификацию.
2. Построение визуализаций
С помощью данных, полученных из saliency карт, можно создать визуализации, показывающие важность каждой полосы в контексте различных классов. Вот некоторые шаги, которые можно предпринять:
-
Расчет средней важности: После получения салiency карт для каждой полосы по всем изображениям в конкретном классе, можно вычислить среднее значение saliency для каждой полосы и отобразить его в виде графика. Это позволит наглядно увидеть, насколько каждая полоса вносит вклад в классификацию.
-
Сравнительный анализ классов: После получения средних значений saliency для каждой полосы, полезно сгруппировать эти данные по классам, чтобы увидеть, как важность различных полос варьируется в зависимости от класса.
3. Альтернативные методы
Существуют и другие подходы к оценке важности входных данных:
-
Метод LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): Этот метод позволяет оценивать влияние отдельных входных данных на предсказание, создавая локальные вариации входных данных и анализируя, как эти изменения влияют на выходные значения модели.
-
SHAP (SHapley Additive exPlanations): Метод, основанный на теории игр, который оценивает вклад каждого входного параметра (или полосы) в итоговое предсказание. SHAP может обеспечивать более жесткие гарантии интерпретируемости по сравнению с другими методами.
Заключение
Определение важности отдельных входных полос для задачи классификации изображений с помощью CNN является важным шагом в понимании работы модели. Использование методов, таких как салiency карты, LIME и SHAP, позволяет получить ценные инсайты о том, какие полосы играют ключевую роль в классификации. Vизуализация этих данных может значительно улучшить интерпретацию результатов и помочь в дальнейшей оптимизации модели.