ニューラルネットワークの注目する画像内の局所的な特徴を可視化する方法．最終的な出力となる確率の値への影響を，入力となる画素ごとに算出することで影響が大きい画素ほどニューラルネットワークが重視する画素であると判断する手法．（実験医学増刊3820より）
機械学習を生命科学に使う！
シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか？
解説は発行当時の掲載内容に基づくものです
本コンテンツは，2018年まで更新されていた同名コンテンツを元に，新規追加・再編集したものです
ニューラルネットワークの注目する画像内の局所的な特徴を可視化する方法．最終的な出力となる確率の値への影響を，入力となる画素ごとに算出することで影響が大きい画素ほどニューラルネットワークが重視する画素であると判断する手法．（実験医学増刊3820より）
解説は発行当時の掲載内容に基づくものです
本コンテンツは，2018年まで更新されていた同名コンテンツを元に，新規追加・再編集したものです