論文の概要: Deep Transparent Prediction through Latent Representation Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07044v2
• Date: Sun, 20 Sep 2020 22:06:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 02:32:54.024236
• Title: Deep Transparent Prediction through Latent Representation Analysis
• Title（参考訳）: 潜時表現解析による深部透明予測
• Authors: D. Kollias, N. Bouas, Y. Vlaxos, V. Brillakis, M. Seferis, I. Kollia, L. Sukissian, J. Wingate, and S. Kollias
• Abstract要約: 本稿では,訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)から潜時情報を抽出し,予測目的のために効果的で統一された方法で解析された簡潔な表現を導出する,新しいディープラーニング手法を提案する。 透明性と高い予測精度を組み合わせることが、提案手法の目標である。
• 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: The paper presents a novel deep learning approach, which extracts latent information from trained Deep Neural Networks (DNNs) and derives concise representations that are analyzed in an effective, unified way for prediction purposes. It is well known that DNNs are capable of analyzing complex data; however, they lack transparency in their decision making, in the sense that it is not straightforward to justify their prediction, or to visualize the features on which the decision was based. Moreover, they generally require large amounts of data in order to learn and become able to adapt to different environments. This makes their use difficult in healthcare, where trust and personalization are key issues. Transparency combined with high prediction accuracy are the targeted goals of the proposed approach. It includes both supervised DNN training and unsupervised learning of latent variables extracted from the trained DNNs. Domain Adaptation from multiple sources is also presented as an extension, where the extracted latent variable representations are used to generate predictions in other, non-annotated, environments. Successful application is illustrated through a large experimental study in various fields: prediction of Parkinson's disease from MRI and DaTScans; prediction of COVID-19 and pneumonia from CT scans and X-rays; optical character verification in retail food packaging.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)から潜時情報を抽出し,予測目的のために効果的で統一された方法で解析された簡潔な表現を導出する,新しいディープラーニング手法を提案する。 dnnは複雑なデータを分析する能力があることはよく知られているが、意思決定の透明性が欠如しており、予測を正当化したり、その決定が基づいた特徴を視覚化したりすることは容易ではない。 さらに、学習と異なる環境への適応のためには、一般的に大量のデータを必要とする。 これにより、信頼とパーソナライゼーションが重要な問題である医療での使用が困難になる。 透明性と高い予測精度を組み合わせることが,提案手法の目標である。 トレーニングされたDNNから抽出された潜在変数の教師付きDNNトレーニングと教師なし学習の両方が含まれている。 複数のソースからのドメイン適応も拡張として提示され、抽出された潜在変数表現を使用して他の非アノテーション環境での予測を生成する。 mriとdatscansによるパーキンソン病の予測、ctスキャンとx線によるcovid-19と肺炎の予測、小売食品包装における光学的文字の検証など、さまざまな分野の大規模な実験研究で成功した。

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