論文の概要: Natural Language Descriptions of Deep Visual Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11114v1
• Date: Wed, 26 Jan 2022 18:48:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 13:38:30.590841
• Title: Natural Language Descriptions of Deep Visual Features
• Title（参考訳）: 深い視覚的特徴の自然言語記述
• Authors: Evan Hernandez, Sarah Schwettmann, David Bau, Teona Bagashvili, Antonio Torralba, and Jacob Andreas
• Abstract要約: オープンエンド,コンポジション,自然言語による記述で自動的にニューロンをラベル付けする手法を提案する。 我々はMILANを用いて、視覚モデルにおける属性、カテゴリ、関係情報を選択的に選択したニューロンの分布と重要性を特徴付ける。 また、これらの特徴を曖昧にすることを目的としたデータセットでトレーニングされたモデルにおいて、人種や性別といった保護されたカテゴリに敏感な、監査用のMILANも使用しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.270035018478666
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Some neurons in deep networks specialize in recognizing highly specific perceptual, structural, or semantic features of inputs. In computer vision, techniques exist for identifying neurons that respond to individual concept categories like colors, textures, and object classes. But these techniques are limited in scope, labeling only a small subset of neurons and behaviors in any network. Is a richer characterization of neuron-level computation possible? We introduce a procedure (called MILAN, for mutual-information-guided linguistic annotation of neurons) that automatically labels neurons with open-ended, compositional, natural language descriptions. Given a neuron, MILAN generates a description by searching for a natural language string that maximizes pointwise mutual information with the image regions in which the neuron is active. MILAN produces fine-grained descriptions that capture categorical, relational, and logical structure in learned features. These descriptions obtain high agreement with human-generated feature descriptions across a diverse set of model architectures and tasks, and can aid in understanding and controlling learned models. We highlight three applications of natural language neuron descriptions. First, we use MILAN for analysis, characterizing the distribution and importance of neurons selective for attribute, category, and relational information in vision models. Second, we use MILAN for auditing, surfacing neurons sensitive to protected categories like race and gender in models trained on datasets intended to obscure these features. Finally, we use MILAN for editing, improving robustness in an image classifier by deleting neurons sensitive to text features spuriously correlated with class labels.
• Abstract（参考訳）: ディープネットワークのいくつかのニューロンは、入力の非常に特定の知覚的、構造的、意味的な特徴を認識することに特化している。 コンピュータビジョンでは、色、テクスチャ、オブジェクトクラスといった個々の概念カテゴリに対応するニューロンを特定する技術が存在する。 しかし、これらの技術は範囲に限られており、ニューロンの小さなサブセットとネットワーク内の行動のみをラベル付けする。 ニューロンレベルの計算のよりリッチな特徴付けは可能か? 我々は,ニューロンをオープンエンド,コンポジション,自然言語記述で自動的にラベル付けする手法(MILAN,相互情報誘導型ニューロン言語アノテーション)を導入する。 ニューロンが与えられたとき、ミラノはニューロンが活動している画像領域とポイントワイズな相互情報を最大化する自然言語文字列を探索して記述を生成する。 MILANは、学習した特徴においてカテゴリ、リレーショナル、論理構造をキャプチャするきめ細かい記述を生成する。 これらの記述は、多種多様なモデルアーキテクチャとタスクのセットにわたる人為的な特徴記述と高く一致し、学習されたモデルの理解と制御を支援する。 自然言語ニューロン記述の3つの応用について述べる。 まず、MILANを用いて、視覚モデルにおける属性、カテゴリ、関係情報に選択されたニューロンの分布と重要性を特徴付ける。 第二に、これらの特徴を曖昧にすることを目的としたデータセットでトレーニングされたモデルにおいて、人種や性別といった保護されたカテゴリに敏感な、監査にMILANを使用します。 最後に,テキストの特徴に敏感なニューロンをクラスラベルと突発的に相関させることにより,画像分類器の堅牢性を向上し,編集にMILANを用いる。

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