#207
summarized by : SohOhara
Learning to Explain With Complemental Examples

どんな論文か?

画像分類をするだけでなく、その推論の理由を"他の"画像と言語によって説明を試みた論文。言語説明と画像を使った説明には別々のモデルを用いており、"predictor","linguistic explainer","example selector"の3つのネットワークを学習させている。
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新規性

これまで説明として言語と画像の2つを用いたものは存在していたが、推論の対象の画像の中から切り出す形で説明を行っていた。 今回の研究では、他の画像を説明として使っているという点で新しい。

結果

Caltech-UCSD Birds-200-2011 Dataset (CUB)とAesthetics with Attributes Database (AADB)の2つのデータセットを用いて実験を行い、どちらのデータセットでもベースラインの成績を上回る結果を残すことができた。

その他(なぜ通ったか?等)