論文の概要: Inducing Semantic Grouping of Latent Concepts for Explanations: An Ante-Hoc Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11761v1
• Date: Wed, 25 Aug 2021 07:09:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-27 14:12:18.101757
• Title: Inducing Semantic Grouping of Latent Concepts for Explanations: An Ante-Hoc Approach
• Title（参考訳）: 説明のための潜在概念のセマンティックグルーピング:アンテホックアプローチ
• Authors: Anirban Sarkar, Deepak Vijaykeerthy, Anindya Sarkar, Vineeth N Balasubramanian
• Abstract要約: 我々は,潜伏状態を利用してモデルの異なる部分を適切に修正することにより,より良い説明が得られ,予測性能が向上することを示した。 また,2つの異なる自己スーパービジョン技術を用いて,考察対象の自己スーパービジョンのタイプに関連する意味ある概念を抽出する手法を提案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.170504027784183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-explainable deep models are devised to represent the hidden concepts in the dataset without requiring any posthoc explanation generation technique. We worked with one of such models motivated by explicitly representing the classifier function as a linear function and showed that by exploiting probabilistic latent and properly modifying different parts of the model can result better explanation as well as provide superior predictive performance. Apart from standard visualization techniques, we proposed a new technique which can strengthen human understanding towards hidden concepts. We also proposed a technique of using two different self-supervision techniques to extract meaningful concepts related to the type of self-supervision considered and achieved significant performance boost. The most important aspect of our method is that it works nicely in a low data regime and reaches the desired accuracy in a few number of epochs. We reported exhaustive results with CIFAR10, CIFAR100, and AWA2 datasets to show effect of our method with moderate and relatively complex datasets.
• Abstract（参考訳）: 自己説明可能な深層モデルは、ポストホックな説明生成手法を必要とせずにデータセット内の隠れた概念を表現するために考案される。 分類子関数を線形関数として明示的に表現することで動機づけられたモデルの一つに取り組み,確率的潜在性を利用してモデルの異なる部分を適切に修正することで,より優れた説明と優れた予測性能が得られることを示した。 標準的な可視化技術とは別に,隠れた概念に対する人間の理解を強化する新しい手法を提案した。 また, 2つの異なる自己スーパービジョン技術を用いて, 自己スーパービジョンのタイプに関連する有意義な概念を抽出し, 有意な性能向上を達成する手法を提案した。 我々の手法の最も重要な側面は、低いデータ構造でうまく機能し、いくつかのエポックにおいて所望の精度に達することである。 CIFAR10, CIFAR100, AWA2データセットを用いて, 中等度かつ比較的複雑なデータセットを用いた手法の有効性を示す。

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