論文の概要: Fine-Grained Neural Network Explanation by Identifying Input Features with Predictive Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01471v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 14:13:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 15:46:26.453766
• Title: Fine-Grained Neural Network Explanation by Identifying Input Features with Predictive Information
• Title（参考訳）: 予測情報を用いた入力特徴の同定によるきめ細かいニューラルネットワーク説明
• Authors: Yang Zhang, Ashkan Khakzar, Yawei Li, Azade Farshad, Seong Tae Kim, Nassir Navab
• Abstract要約: 入力領域における予測情報を用いて特徴を識別する手法を提案する。 我々の手法の中核となる考え方は、予測潜在機能に関連する入力機能のみを通過させる入力のボトルネックを活用することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.28701922632817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One principal approach for illuminating a black-box neural network is feature attribution, i.e. identifying the importance of input features for the network's prediction. The predictive information of features is recently proposed as a proxy for the measure of their importance. So far, the predictive information is only identified for latent features by placing an information bottleneck within the network. We propose a method to identify features with predictive information in the input domain. The method results in fine-grained identification of input features' information and is agnostic to network architecture. The core idea of our method is leveraging a bottleneck on the input that only lets input features associated with predictive latent features pass through. We compare our method with several feature attribution methods using mainstream feature attribution evaluation experiments. The code is publicly available.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックスニューラルネットワークを照らす主要なアプローチの1つは、特徴属性、すなわち、ネットワークの予測に対する入力特徴の重要性を特定することである。 特徴の予測情報は近年,その重要性の指標として提案されている。 これまでのところ、予測情報は、ネットワーク内に情報ボトルネックを置くことで、潜在機能に対してのみ識別される。 入力領域における予測情報を用いて特徴を識別する手法を提案する。 本手法は入力特徴情報のきめ細かな識別を行い,ネットワークアーキテクチャに依存しない。 提案手法の核となる考え方は入力のボトルネックを生かして,予測潜在機能に関連する入力機能のみを通過させることである。 本手法は, 主観的特徴帰属評価実験を用いて, いくつかの特徴帰属法と比較した。 コードは公開されている。

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