「ゼロショットCLIPのパフォーマンスと説明可能性の向上」

「ゼロショットCLIPのパフォーマンスと説明可能性の進化」

パート2 — LLMからの説明によるビジュアル分類

これは、Zero-Shot CLIPのパフォーマンスを向上させるシリーズの2部作です。最初の部分では、CLIPモデルの操作方法の詳細な説明と、パフォーマンスを向上させるための簡単な方法について説明しました。これには、大規模言語モデル（LLM）によって生成されたカスタマイズされたプロンプトを「{class}の写真」といった通常のプロンプトに追加することが含まれています。まだ読んでいない場合は、こちらで第1部を見つけることができます。本記事では、zero-shot CLIPのパフォーマンスを改善する比較的類似した方法を提案しますが、さらに説明可能性も高いです。

イントロダクション

CLIPモデルは、明示的にトレーニングされていないタスクの予測が可能な素晴らしいzero-shot予測モデルです。その内在的な機能にもかかわらず、パフォーマンスを著しく向上させるためのいくつかの戦略が存在します。最初の記事では、これらの戦略のうちの一つを見ました。ただし、パフォーマンスの向上は価値があるものの、説明力を優先するためにトレードオフをすることもあるでしょう。このシリーズの第2記事では、zero-shot CLIPモデルのパフォーマンスを向上させるだけでなく、その予測が簡単に理解できるようになる方法について探ります。

ディープニューラルネットワークの説明可能性

現在、深層学習モデルにはさまざまな説明手法があります。前の記事では、Integrated Gradientsについて詳しく説明しました。これは、各入力の特徴が機械学習モデル、特に深層ニューラルネットワークの出力にどのように影響を与えるかを示す手法です。モデルの解釈において人気のあるアプローチの一つはShap値です。これは、協力ゲーム理論の概念に基づいて、各特徴の寄与度をモデルの出力に割り当てるものです。これらの手法は非常に多目的であり、任意の深層学習モデルに適用することができますが、実装や解釈がやや困難な場合があります。CLIPは、画像とテキストの特徴を同じ埋め込み空間にマッピングするようにトレーニングされており、テキストに基づいた説明可能性手法のもう一つの選択肢を提供します。このアプローチはユーザーフレンドリーであり、簡単な解釈性を提供し、モデルの説明に異なる視点を提供します。

問題のクイックリフレッシュ

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