From CNN to CNN + RNN: Adapting Visualization Techniques for Time-Series Anomaly Detection

要約

ディープ ニューラル ネットワークは、複雑な問題を解決するのに非常に効果的ですが、多くの場合「ブラック ボックス」とみなされ、透明性と説明可能性が不可欠な状況での採用は制限されます。
この可視性の欠如により、特に自動化された意思決定が重大な結果をもたらす可能性があるセキュリティなどの重要な領域において、倫理的および法的懸念が生じます。
一般データ保護規則 (GDPR) は、これらの決定を正当化することの重要性を強調しています。
この研究では、TimeDistributed 層を備えた畳み込みリカレント ニューラル ネットワーク (CNN + RNN) に基づく異常検出モデルの理解を向上させるための視覚化手法を検討します。
私たちのモデルは、畳み込み特徴抽出のための VGG19 と、リアルタイム ビデオ データの逐次分析のための GRU 層を組み合わせています。
この構造は時間データには適していますが、シーケンス要素が独立して処理され、時間情報が分離されるため、勾配伝播が複雑になります。
これらの課題に対処するために、顕著性マップや Grad-CAM などの視覚化技術を採用しています。
この記事では、ビデオベースのモデルを視覚的に解釈する際の難しさを強調し、静的画像の技術をリカレント アーキテクチャにどのように適用して、専用のメソッドがない場合に暫定的なソリューションを提供できるかを示します。

要約(オリジナル)

Deep neural networks are highly effective in solving complex problems but are often viewed as ‘black boxes,’ limiting their adoption in contexts where transparency and explainability are essential. This lack of visibility raises ethical and legal concerns, particularly in critical areas like security, where automated decisions can have significant consequences. The General Data Protection Regulation (GDPR) underscores the importance of justifying these decisions. In this work, we explore visualization techniques to improve the understanding of anomaly detection models based on convolutional recurrent neural networks (CNN + RNN) with a TimeDistributed layer. Our model combines VGG19 for convolutional feature extraction and a GRU layer for sequential analysis of real-time video data. While suitable for temporal data, this structure complicates gradient propagation, as sequence elements are processed independently, dissociating temporal information. We adapt visualization techniques such as saliency maps and Grad-CAM to address these challenges. This article highlights the difficulties in visually interpreting video-based models and demonstrates how techniques for static images can be adapted to recurrent architectures, offering a transitional solution in the absence of dedicated methods.

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