論文の概要: Correcting Classification: A Bayesian Framework Using Explanation Feedback to Improve Classification Abilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02653v1
• Date: Thu, 29 Apr 2021 13:59:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-08 05:00:24.166907
• Title: Correcting Classification: A Bayesian Framework Using Explanation Feedback to Improve Classification Abilities
• Title（参考訳）: 修正分類:説明フィードバックを用いたベイズ的フレームワークによる分類能力の向上
• Authors: Yanzhe Bekkemoen, Helge Langseth
• Abstract要約: 説明は社会的であり、それは相互作用による知識の伝達である。 説明フィードバックを用いたベイズ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の訓練により、これらの困難を克服します。 提案手法は,このフィードバックを微調整に利用して,説明や分類が改善するモデルを修正する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0931163605360115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural networks (NNs) have shown high predictive performance, however, with shortcomings. Firstly, the reasons behind the classifications are not fully understood. Several explanation methods have been developed, but they do not provide mechanisms for users to interact with the explanations. Explanations are social, meaning they are a transfer of knowledge through interactions. Nonetheless, current explanation methods contribute only to one-way communication. Secondly, NNs tend to be overconfident, providing unreasonable uncertainty estimates on out-of-distribution observations. We overcome these difficulties by training a Bayesian convolutional neural network (CNN) that uses explanation feedback. After training, the model presents explanations of training sample classifications to an annotator. Based on the provided information, the annotator can accept or reject the explanations by providing feedback. Our proposed method utilizes this feedback for fine-tuning to correct the model such that the explanations and classifications improve. We use existing CNN architectures to demonstrate the method's effectiveness on one toy dataset (decoy MNIST) and two real-world datasets (Dogs vs. Cats and ISIC skin cancer). The experiments indicate that few annotated explanations and fine-tuning epochs are needed to improve the model and predictive performance, making the model more trustworthy and understandable.
• Abstract（参考訳）: しかし、ニューラルネットワーク(NN)は高い予測性能を示しており、欠点がある。 第一に、分類の背後にある理由は完全には理解されていない。 いくつかの説明方法が開発されているが、ユーザが説明とやり取りするメカニズムを提供していない。 説明は社会的なものであり、相互に通じる知識の伝達である。 それでも、現在の説明手法は一方的なコミュニケーションにのみ寄与する。 第二に、nnは自信過剰になりがちで、分布外観測で不確実性の推定が不適切である。 我々は、説明フィードバックを用いたベイズ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練することで、これらの困難を克服する。 トレーニング後、モデルは、アノテータにサンプル分類を訓練する説明を示す。 提供された情報に基づいて、アノテーションはフィードバックを提供することで説明を受け入れたり拒否したりすることができる。 提案手法は,このフィードバックを微調整に利用して,説明や分類が改善するモデルを修正する。 既存のCNNアーキテクチャを用いて、1つのおもちゃのデータセット(デコイなMNIST)と2つの現実世界のデータセット(Dogs vs. CatsとISIC皮膚がん)でメソッドの有効性を実証する。 実験は、モデルと予測性能を改善するために、注釈付き説明と微調整の時期がほとんど必要であり、モデルの信頼性と理解性が向上していることを示している。

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