Grad-CAM | Abstract 第1文 - AI Paper English F.o.R.

We propose a technique for producing ‘visual explanations’ for decisions from a large class of Convolutional Neural Network (CNN)-based models, making them more transparent.

Ramprasaath R. Selvaraju, et al., "Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization"

https://arxiv.org/abs/1610.02391

出力のクラスに対応する判断根拠を可視化できる手法であるGrad-CAMの論文の"Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization"のAbstractの第1文について、英語リーディング教本のFrame of Reference(F.o.R.)を使って英文構造を解読します。

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「我々は、大規模な種類の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を基にしたモデルからの決定に対する「視覚的説明」を作り出し、それをより明白にする技術を提案する。」

themは‘visual explanations’を指します。

"a large class of"は「種類 of 〜」の形で形容詞句で、後ろのmodelsを修飾します。fromから始まる形容詞句の中の細かい話で、文意を理解する上ではそこまで書かなくても問題ないので、図解には特に示していません。「種類 of 〜」については、英語リーディング教本の138ページに説明が載っています。

PythonとKerasによるディープラーニングの「5.4　CNNが学習した内容を可視化する」に、Grad-CAMについてサンプルコード付きの説明があります。