論文の概要: Pattern-Guided Integrated Gradients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10685v2
• Date: Tue, 1 Sep 2020 11:33:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 04:13:03.545377
• Title: Pattern-Guided Integrated Gradients
• Title（参考訳）: パターン誘導型統合勾配
• Authors: Robert Schwarzenberg, Steffen Castle
• Abstract要約: Integrated Gradients (IG) と PatternAttribution (PA) は、ニューラルネットワークの2つの確立された説明可能性手法である。 我々はこの2つの手法を新しい方法であるPGIG(Pattern-Guided Integrated Gradients)に組み合わせる。 PGIGは両方の親メソッドから重要な特性を継承し、元のメソッドが失敗するストレステストに合格する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0863536797169149
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integrated Gradients (IG) and PatternAttribution (PA) are two established explainability methods for neural networks. Both methods are theoretically well-founded. However, they were designed to overcome different challenges. In this work, we combine the two methods into a new method, Pattern-Guided Integrated Gradients (PGIG). PGIG inherits important properties from both parent methods and passes stress tests that the originals fail. In addition, we benchmark PGIG against nine alternative explainability approaches (including its parent methods) in a large-scale image degradation experiment and find that it outperforms all of them.
• Abstract（参考訳）: Integrated Gradients (IG) と PatternAttribution (PA) は、ニューラルネットワークの2つの確立された説明可能性手法である。 どちらの方法も理論上は立派である。 しかし、それらは異なる課題を克服するために設計された。 本研究では,この2つの手法を新しい手法であるPGIG(Pattern-Guided Integrated Gradients)に統合する。 pgigは両方の親メソッドから重要な特性を継承し、オリジナルが失敗するストレステストに合格する。 さらに、大規模画像劣化実験において、PGIGを9つの代替説明可能性アプローチ(親法を含む)に対してベンチマークし、それら全てより優れていることを示す。

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