論文の概要: Leveraging Conditional Generative Models in a General Explanation
Framework of Classifier Decisions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10947v1
- Date: Mon, 21 Jun 2021 09:41:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-22 15:48:15.739941
- Title: Leveraging Conditional Generative Models in a General Explanation
Framework of Classifier Decisions
- Title（参考訳）: 分類器決定の一般的な説明枠組みにおける条件付き生成モデルの活用
- Authors: Martin Charachon, Paul-Henry Courn\`ede, C\'eline Hudelot and Roberto
Ardon
- Abstract要約: 2つの生成した画像の差分として視覚的説明が生成可能であることを示す。
一般定式化の2つの異なる近似と実装を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Providing a human-understandable explanation of classifiers' decisions has
become imperative to generate trust in their use for day-to-day tasks. Although
many works have addressed this problem by generating visual explanation maps,
they often provide noisy and inaccurate results forcing the use of heuristic
regularization unrelated to the classifier in question. In this paper, we
propose a new general perspective of the visual explanation problem overcoming
these limitations. We show that visual explanation can be produced as the
difference between two generated images obtained via two specific conditional
generative models. Both generative models are trained using the classifier to
explain and a database to enforce the following properties: (i) All images
generated by the first generator are classified similarly to the input image,
whereas the second generator's outputs are classified oppositely. (ii)
Generated images belong to the distribution of real images. (iii) The distances
between the input image and the corresponding generated images are minimal so
that the difference between the generated elements only reveals relevant
information for the studied classifier. Using symmetrical and cyclic
constraints, we present two different approximations and implementations of the
general formulation. Experimentally, we demonstrate significant improvements
w.r.t the state-of-the-art on three different public data sets. In particular,
the localization of regions influencing the classifier is consistent with human
annotations.
- Abstract（参考訳）: 分類器の決定を人間に理解可能な説明を提供することは、日々のタスクでの使用に対する信頼を生み出すために不可欠である。
視覚的説明図を作成することでこの問題に対処する研究は多いが、しばしばノイズや不正確な結果を与え、問題となる分類器とは無関係なヒューリスティック正規化を強制する。
本稿では,これらの限界を克服する視覚説明問題の新たな一般的展望を提案する。
2つの条件付き生成モデルを用いて得られた2つの生成画像間の差分として視覚的な説明を生成できることを示す。
両方の生成モデルは分類器を用いて訓練され、データベースは以下の特性を強制する: (i) 第一生成器によって生成されたすべての画像は入力画像と同様に分類されるが、第二生成器の出力は反対に分類される。
(ii)生成画像は、実画像の分布に属する。
3)入力画像と対応する生成画像との距離は最小限であり、生成された要素間の差が研究された分類器の関連情報のみを明らかにする。
対称的および巡回的制約を用いて, 2つの異なる近似と一般定式化の実装を示す。
実験により,3つの公開データセットにおける最先端技術に対する大幅な改善が示された。
特に、分類器に影響を与える領域の局在は人間のアノテーションと一致している。
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