論文の概要: EDDA: Explanation-driven Data Augmentation to Improve Model and Explanation Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14162v1
• Date: Sat, 29 May 2021 00:42:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 17:53:05.780136
• Title: EDDA: Explanation-driven Data Augmentation to Improve Model and Explanation Alignment
• Title（参考訳）: EDDA: モデルと説明アライメントを改善するための説明駆動データ拡張
• Authors: Ruiwen Li (co-first author), Zhibo Zhang (co-first author), Jiani Li, Scott Sanner, Jongseong Jang, Yeonjeong Jeong, Dongsub Shim
• Abstract要約: モデル予測と説明手法の整合性を改善する手法を模索する。 我々は,新しい説明駆動型データ拡張(EDDA)手法によりこれを実現した。 これは、モデル予測のために正当領域を除外する単純な動機付け原理に基づいており、モデル予測におけるモデルの信頼性を低下させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.729179495550557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent years have seen the introduction of a range of methods for post-hoc explainability of image classifier predictions. However, these post-hoc explanations may not always align perfectly with classifier predictions, which poses a significant challenge when attempting to debug models based on such explanations. To this end, we seek a methodology that can improve alignment between model predictions and explanation method that is both agnostic to the model and explanation classes and which does not require ground truth explanations. We achieve this through a novel explanation-driven data augmentation (EDDA) method that augments the training data with occlusions of existing data stemming from model-explanations; this is based on the simple motivating principle that occluding salient regions for the model prediction should decrease the model confidence in the prediction, while occluding non-salient regions should not change the prediction -- if the model and explainer are aligned. To verify that this augmentation method improves model and explainer alignment, we evaluate the methodology on a variety of datasets, image classification models, and explanation methods. We verify in all cases that our explanation-driven data augmentation method improves alignment of the model and explanation in comparison to no data augmentation and non-explanation driven data augmentation methods. In conclusion, this approach provides a novel model- and explainer-agnostic methodology for improving alignment between model predictions and explanations, which we see as a critical step forward for practical deployment and debugging of image classification models.
• Abstract（参考訳）: 近年,画像分類器予測のホット後の説明可能性に関する様々な手法が導入されている。 しかし、これらのポストホックな説明は、必ずしも分類器の予測と完全に一致しないかもしれない。 そこで本研究では,モデル予測の整合性を改善する手法と,モデルと説明クラスに非依存であり,真理的な説明を必要としない説明手法を提案する。 本手法は,モデルと説明者が整列している場合,非正則領域は予測を変えるべきではないのに対して,モデル予測のための正則領域は予測におけるモデルの信頼性を低下させるべきだという単純な動機付け原理に基づく。 本手法がモデルアライメントと説明器アライメントを改善することを確認するため,様々なデータセット,画像分類モデル,説明手法について評価を行う。 説明駆動型データ拡張法が,データ拡張法や非説明駆動型データ拡張法と比較して,モデルと説明のアライメントを改善することを検証した。 結論として,このアプローチは,モデル予測と説明の整合性を改善するための,新しいモデル非依存な手法を提供する。

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