論文の概要: Clustering-Based Interpretation of Deep ReLU Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06593v1
• Date: Wed, 13 Oct 2021 09:24:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 23:19:26.784673
• Title: Clustering-Based Interpretation of Deep ReLU Network
• Title（参考訳）: クラスタリングによるDeep ReLUネットワークの解釈
• Authors: Nicola Picchiotti, Marco Gori
• Abstract要約: 我々はReLU関数の非線形挙動が自然なクラスタリングを引き起こすことを認識している。 本稿では,完全連結フィードフォワードReLUニューラルネットワークの解釈可能性を高める手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.234442722611803
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Amongst others, the adoption of Rectified Linear Units (ReLUs) is regarded as one of the ingredients of the success of deep learning. ReLU activation has been shown to mitigate the vanishing gradient issue, to encourage sparsity in the learned parameters, and to allow for efficient backpropagation. In this paper, we recognize that the non-linear behavior of the ReLU function gives rise to a natural clustering when the pattern of active neurons is considered. This observation helps to deepen the learning mechanism of the network; in fact, we demonstrate that, within each cluster, the network can be fully represented as an affine map. The consequence is that we are able to recover an explanation, in the form of feature importance, for the predictions done by the network to the instances belonging to the cluster. Therefore, the methodology we propose is able to increase the level of interpretability of a fully connected feedforward ReLU neural network, downstream from the fitting phase of the model, without altering the structure of the network. A simulation study and the empirical application to the Titanic dataset, show the capability of the method to bridge the gap between the algorithm optimization and the human understandability of the black box deep ReLU networks.
• Abstract（参考訳）: 中でも、ReLU(Rectified Linear Units)の採用は、ディープラーニングの成功の材料のひとつとされている。 ReLUの活性化は、消失する勾配問題を緩和し、学習パラメータのスパーシリティを促進し、効率的なバックプロパゲーションを可能にすることが示されている。 本稿では,活動ニューロンのパターンを考慮した場合,ReLU関数の非線形挙動が自然なクラスタリングを引き起こすことを認識した。 この観察は、ネットワークの学習メカニズムの深化に寄与する。実際には、各クラスタ内で、ネットワークがアフィンマップとして完全に表現できることを実証する。 その結果、ネットワークがクラスタに属するインスタンスに対して行う予測に対して、機能の重要性という形で、説明を復元することが可能になったのです。 そこで,本提案手法では,ネットワーク構造を変化させることなく,モデルの適合相から下流の完全連結フィードフォワードreluニューラルネットワークの解釈可能性を高めることができる。 タイタニックデータセットに対するシミュレーション研究と経験的応用により、ブラックボックスディープリルーネットワークのアルゴリズム最適化と人間の理解可能性との間のギャップを橋渡しする手法の能力を示す。

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