Deep-Learning-Methoden verzeichnen große Erfolge für viele Vorhersage-Aufgaben, wodurch das Interesse an solchen Verfahren immer weiter steigt. Ein Vertreter von Deep-Learning-Methoden, die mit Bildern oder Videos arbeiten, sind Convolutional Neural Networks (CNNs). CNNs enthalten mehrere hunderte Layer, tausende von Neuronen und Millionen von Verbindungen, wodurch das Verständnis von komplexen CNNs eine große Herausforderung darstellt. Bisherige Visualisierungsansätze beschäftigen sich häufig entweder mit der Mathematik oder der Modellarchitektur. In dieser Arbeit werden Kriterien für eine ganzheitliche Visualisierung von CNNs herausgearbeitet, damit sowohl die Mathematik als auch die Modellarchitektur in den Visualisierungen Berücksichtigung finden. Diese Kriterien werden auf bestehende Konzepte aus der Literatur angewendet und abschließend diskutiert.
Inhaltsverzeichnis
- EINFÜHRUNG
- GRUNDLAGEN
- Convolutional Neural Networks
- Arten von Visualisierung
- VERWANDTE ARBEITEN
- BESTEHENDE KONZEPTE
- CNN Explainer
- ActiVis
- CNNVis
- VERGLEICHENDE ANALYSE
- Kriterien
- Analyse
- DISKUSSION
- ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Visualisierung der Funktionsweise von Convolutional Neural Networks (CNNs), einem wichtigen Vertreter der Deep Learning Methoden. Ziel ist es, Kriterien für eine ganzheitliche Visualisierung von CNNs zu entwickeln, die sowohl die mathematischen Aspekte als auch die Modellarchitektur berücksichtigen. Dies soll dazu beitragen, das Verständnis komplexer CNNs zu verbessern und die Erklärbarkeit dieser Verfahren zu fördern.
- Analyse bestehender Visualisierungsansätze für CNNs
- Entwicklung von Kriterien für eine ganzheitliche Visualisierung von CNNs
- Diskussion der Möglichkeiten und Herausforderungen der Visualisierung von CNNs
- Bewertung der Potenziale von Visualisierungstechniken für die Erklärbarkeit von Deep Learning Verfahren
- Identifizierung vielversprechender Ansätze zur Visualisierung von CNNs
Zusammenfassung der Kapitel
- EINFÜHRUNG: Die Einleitung stellt Deep Learning als eine wichtige Methodik im Bereich des Machine Learning vor und beleuchtet die Bedeutung von CNNs für Aufgaben der Bilderkennung und -verarbeitung. Sie führt die Forschungsfragen der Arbeit ein und skizziert den Aufbau der Arbeit.
- GRUNDLAGEN: Dieses Kapitel definiert die grundlegenden Begriffe im Zusammenhang mit Convolutional Neural Networks und Visualisierungstechniken. Es erläutert den Aufbau von CNNs und gibt einen Überblick über verschiedene Arten von Visualisierung, die für die Analyse und das Verständnis von Deep Learning Verfahren relevant sind.
- VERWANDTE ARBEITEN: Dieser Abschnitt beleuchtet den aktuellen Forschungsstand im Bereich der Visualisierung von Deep Learning Verfahren. Er präsentiert verschiedene Ansätze und Methoden, die sich mit der Visualisierung von CNNs beschäftigen, und diskutiert deren Stärken und Schwächen.
- BESTEHENDE KONZEPTE: Dieses Kapitel stellt drei bestehende Konzepte zur Visualisierung von CNNs vor: CNN Explainer, ActiVis und CNNVis. Es beschreibt die jeweiligen Ansätze und präsentiert illustrative Beispiele.
- VERGLEICHENDE ANALYSE: In diesem Kapitel werden die drei in Kapitel 4 vorgestellten Konzepte anhand von Kriterien hinsichtlich ihrer Eignung für eine ganzheitliche Visualisierung von CNNs verglichen und analysiert.
Schlüsselwörter
Convolutional Neural Networks, Visualisierung, Deep Learning, Erklärbarkeit, Modellarchitektur, Mathematische Aspekte, Computergrafik, Visualisierungstechniken, Kriterien, Analyse, Vergleichende Analyse, Ansätze, Potenziale, Herausforderungen.
- Citar trabajo
- Patrick Tinz (Autor), 2021, Kriterien für die Visualisierung der Funktionsweise von Convolutional Neural Networks, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1041174
