論文の概要: A copula-based visualization technique for a neural network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12317v1
- Date: Fri, 27 Mar 2020 10:32:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-19 04:35:37.956813
- Title: A copula-based visualization technique for a neural network
- Title(参考訳): copulaに基づくニューラルネットワークの可視化手法
- Authors: Yusuke Kubo, Yuto Komori, Toyonobu Okuyama, Hiroshi Tokieda
- Abstract要約: 機械学習の解釈可能性(英: Interpretability of machine learning)は、人間が意思決定の理由を理解できる範囲として定義される。
我々は、トレーニングされたニューラルネットワークが重要と考える特徴値を明らかにする新しいアルゴリズムを提案する。
- 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: Interpretability of machine learning is defined as the extent to which humans
can comprehend the reason of a decision. However, a neural network is not
considered interpretable due to the ambiguity in its decision-making process.
Therefore, in this study, we propose a new algorithm that reveals which feature
values the trained neural network considers important and which paths are
mainly traced in the process of decision-making. In the proposed algorithm, the
score estimated by the correlation coefficients between the neural network
layers that can be calculated by applying the concept of a pair copula was
defined. We compared the estimated score with the feature importance values of
Random Forest, which is sometimes regarded as a highly interpretable algorithm,
in the experiment and confirmed that the results were consistent with each
other. This algorithm suggests an approach for compressing a neural network and
its parameter tuning because the algorithm identifies the paths that contribute
to the classification or prediction results.
- Abstract(参考訳): 機械学習の解釈可能性は、人間が意思決定の理由を理解できる範囲として定義される。
しかし,意思決定過程の曖昧さから,ニューラルネットワークは解釈できないと考えられる。
そこで本研究では,訓練されたニューラルネットワークが重要と考える特徴量と,意思決定の過程で主に追跡される経路を明らかにする新しいアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムでは、ペアコプラの概念を適用して計算可能なニューラルネットワーク層間の相関係数によって推定されるスコアを定義した。
実験では,推定スコアと高度に解釈可能なアルゴリズムとみなされるランダムフォレストの特徴的重要度を比較し,結果が一致していることを確認した。
このアルゴリズムは、分類や予測結果に寄与する経路を特定するため、ニューラルネットワークとそのパラメータチューニングを圧縮するアプローチを提案する。
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