論文の概要: Interpretable Neural Networks based classifiers for categorical inputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03202v1
• Date: Fri, 5 Feb 2021 14:38:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-08 14:49:00.710912
• Title: Interpretable Neural Networks based classifiers for categorical inputs
• Title（参考訳）: カテゴリ入力のためのインタープリタブルニューラルネットワークに基づく分類器
• Authors: Stefano Zamuner, Paolo De Los Rios
• Abstract要約: 本稿では,入力カテゴリ変数として扱うニューラルネットワーク分類器の出力関数を簡易に解釈する手法を提案する。 これらの場合、ネットワークの各層、特にロジット層は、各入力パターンの分類に寄与する用語の総和として拡張可能であることを示す。 適切なゲージ変換後の各パターンのコントリビューションの分析を,本手法の有効性が評価できる2つの事例に示す。
• 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: Because of the pervasive usage of Neural Networks in human sensitive applications, their interpretability is becoming an increasingly important topic in machine learning. In this work we introduce a simple way to interpret the output function of a neural network classifier that take as input categorical variables. By exploiting a mapping between a neural network classifier and a physical energy model, we show that in these cases each layer of the network, and the logits layer in particular, can be expanded as a sum of terms that account for the contribution to the classification of each input pattern. For instance, at the first order, the expansion considers just the linear relation between input features and output while at the second order pairwise dependencies between input features are also accounted for. The analysis of the contributions of each pattern, after an appropriate gauge transformation, is presented in two cases where the effectiveness of the method can be appreciated.
• Abstract（参考訳）: 人間に敏感なアプリケーションでニューラルネットワークが広く使われているため、その解釈性は機械学習においてますます重要になっている。 本研究では,入力圏変数として捉えるニューラルネットワーク分類器の出力関数を簡便に解釈する手法を提案する。 ニューラルネットワーク分類器と物理エネルギーモデルの間のマッピングを利用することにより、これらの場合において、ネットワークの各層、特にロジッツ層は、各入力パターンの分類に寄与する項の和として拡張可能であることを示す。 例えば、第一階では、拡張は入力特徴と出力の間の線形関係のみを考慮し、第二階では入力特徴間のペアワイズ依存性も説明される。 適切なゲージ変換を行った後,各パターンの寄与度の解析を行い,その効果を評価できる2つの事例について述べる。

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