論文の概要: Interpreting Face Inference Models using Hierarchical Network Dissection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10360v1
- Date: Mon, 23 Aug 2021 18:52:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-25 14:21:13.441973
- Title: Interpreting Face Inference Models using Hierarchical Network Dissection
- Title（参考訳）: 階層型ネットワーク分割を用いた顔認識モデルの解析
- Authors: Divyang Teotia, Agata Lapedriza, Sarah Ostadabbas
- Abstract要約: 階層的ネットワーク分割(Hierarchical Network Dissection)は、顔中心推論モデルの内部表現を解釈するパイプラインである。
私たちのパイプラインは、オブジェクト中心およびシーン中心モデルの一般的な解釈可能性モデルであるNetwork Dissectionにインスパイアされています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.852613235927958
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents Hierarchical Network Dissection, a general pipeline to
interpret the internal representation of face-centric inference models. Using a
probabilistic formulation, Hierarchical Network Dissection pairs units of the
model with concepts in our "Face Dictionary" (a collection of facial concepts
with corresponding sample images). Our pipeline is inspired by Network
Dissection, a popular interpretability model for object-centric and
scene-centric models. However, our formulation allows to deal with two
important challenges of face-centric models that Network Dissection cannot
address: (1) spacial overlap of concepts: there are different facial concepts
that simultaneously occur in the same region of the image, like "nose" (facial
part) and "pointy nose" (facial attribute); and (2) global concepts: there are
units with affinity to concepts that do not refer to specific locations of the
face (e.g. apparent age). To validate the effectiveness of our unit-concept
pairing formulation, we first conduct controlled experiments on biased data.
These experiments illustrate how Hierarchical Network Dissection can be used to
discover bias in the training data. Then, we dissect different face-centric
inference models trained on widely-used facial datasets. The results show
models trained for different tasks have different internal representations.
Furthermore, the interpretability results reveal some biases in the training
data and some interesting characteristics of the face-centric inference tasks.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,顔中心推論モデルの内部表現を解釈する汎用パイプラインである階層型ネットワーク分割を提案する。
階層型ネットワーク分割法は,確率論的定式化を用いて,モデルの単位と「顔辞書」(対応するサンプル画像を含む顔概念の集合)の概念をペアリングする。
私たちのパイプラインは、オブジェクト中心およびシーン中心モデルの一般的な解釈可能性モデルであるNetwork Dissectionにインスパイアされています。
しかし,ネットワーク分割が対処できない顔中心モデルの2つの重要な課題は,(1) 概念の空間的重なり:(2) イメージの同じ領域に同時に発生する異なる顔概念,例えば、"nose"(顔面部分)と"pointy nose"(顔面属性)、(2) グローバル概念: 顔の特定の位置を指しない概念に親和性のある単位(例: 顔の特定の位置を参照しない単位)である。
年齢)。
単位概念ペアリングの定式化の有効性を検証するために,まずバイアスデータを用いた制御実験を行った。
これらの実験は、階層的ネットワーク分割を用いてトレーニングデータのバイアスを検出する方法を示している。
そして、広く使われている顔データセットに基づいて訓練された異なる顔中心推論モデルを識別する。
結果は、異なるタスクのために訓練されたモデルが異なる内部表現を持つことを示す。
さらに, 解析結果から, トレーニングデータのバイアスと, 顔中心推論タスクの興味深い特徴が明らかになった。
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