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#103
summarized by : takumuikeya
どんな論文か？
特定クラスに推論された入力画像に対し，その推論根拠となるような画像箇所を強調するような最適化ベースの手法を提案した．
新規性
本手法は最適化中の勾配に対してフィルタを施すことでadversarial evidenceを防御する新たなテクニックに基づいており，この防御手法はハイパパラメータに依存せず，精細に画像のエッジやカラーといった特徴を捉えることができる．
結果
定性評価としてBBMP, Gradient, Guided Backprop,
Contrastive Excitation Backprop , Grad-CAM , Occlusion, FGVis (提案手法)を比較した．BBMP，GradCAM，Occlusionは対象物体から背景まで注目が当たってしまっているのに対して，提案手法ではピクセルレベルで注目を当てることができている．
その他（なぜ通ったか？等）
ネットワークの構造によりかかる注目が変わる結果が得られている．
例えばResNetであればグリッド上に注目が得られるなど．
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