論文の概要: Building and Interpreting Deep Similarity Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05431v1
• Date: Wed, 11 Mar 2020 17:46:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 13:47:13.967246
• Title: Building and Interpreting Deep Similarity Models
• Title（参考訳）: 深い類似性モデルの構築と解釈
• Authors: Oliver Eberle, Jochen B\"uttner, Florian Kr\"autli, Klaus-Robert M\"uller, Matteo Valleriani, Gr\'egoire Montavon
• Abstract要約: そこで本稿では,入力機能の観点から説明することで類似性を解釈する手法を提案する。 我々は,2組の入力特徴に対して類似度スコアを系統的に分解する,スケーラブルで理論的に確立された手法であるBiLRPを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many learning algorithms such as kernel machines, nearest neighbors, clustering, or anomaly detection, are based on the concept of 'distance' or 'similarity'. Before similarities are used for training an actual machine learning model, we would like to verify that they are bound to meaningful patterns in the data. In this paper, we propose to make similarities interpretable by augmenting them with an explanation in terms of input features. We develop BiLRP, a scalable and theoretically founded method to systematically decompose similarity scores on pairs of input features. Our method can be expressed as a composition of LRP explanations, which were shown in previous works to scale to highly nonlinear functions. Through an extensive set of experiments, we demonstrate that BiLRP robustly explains complex similarity models, e.g. built on VGG-16 deep neural network features. Additionally, we apply our method to an open problem in digital humanities: detailed assessment of similarity between historical documents such as astronomical tables. Here again, BiLRP provides insight and brings verifiability into a highly engineered and problem-specific similarity model.
• Abstract（参考訳）: カーネルマシン、近接する隣人、クラスタリング、異常検出などの多くの学習アルゴリズムは、「距離」や「類似性」の概念に基づいている。 類似性が実際の機械学習モデルのトレーニングに使用される前に、データの有意義なパターンに結び付いていることを確認したいと思います。 本稿では,入力特徴の点から説明することで類似性を解釈する手法を提案する。 我々は,2組の入力特徴に対して類似度スコアを系統的に分解する,スケーラブルで理論的に確立された手法であるBiLRPを開発した。 本手法は,高非線形関数にスケールするために先行研究で示されたlrp説明の合成として表現できる。 広範な実験を通して、BLRPが複雑な類似性モデル、例えばVGG-16のディープニューラルネットワーク機能をベースに構築されていることを実証する。 さらに,この手法をデジタル人文科学におけるオープン問題に適用し,天文表などの歴史的文書間の類似性に関する詳細な評価を行った。 ここでも、BiLRPは洞察を提供し、高度にエンジニアリングされた問題固有の類似性モデルに検証可能性をもたらす。

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