論文の概要: Model Agnostic Interpretability for Multiple Instance Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11701v2
• Date: Fri, 28 Jan 2022 09:58:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-31 12:43:20.529326
• Title: Model Agnostic Interpretability for Multiple Instance Learning
• Title（参考訳）: 複数インスタンス学習におけるモデル非依存解釈可能性
• Authors: Joseph Early, Christine Evers and Sarvapali Ramchurn
• Abstract要約: MIL(Multiple Instance Learning)では、モデルはインスタンスのバッグを使用してトレーニングされる。 本研究では,MILモデルを解釈するための重要な要件を確立する。 そして、これらの要件を満たすいくつかのモデルに依存しないアプローチを開発します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.412445894287708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In Multiple Instance Learning (MIL), models are trained using bags of instances, where only a single label is provided for each bag. A bag label is often only determined by a handful of key instances within a bag, making it difficult to interpret what information a classifier is using to make decisions. In this work, we establish the key requirements for interpreting MIL models. We then go on to develop several model-agnostic approaches that meet these requirements. Our methods are compared against existing inherently interpretable MIL models on several datasets, and achieve an increase in interpretability accuracy of up to 30%. We also examine the ability of the methods to identify interactions between instances and scale to larger datasets, improving their applicability to real-world problems.
• Abstract（参考訳）: 複数のインスタンス学習(mil:multiple instance learning)では、モデルは、各バッグに単一のラベルのみを提供する、インスタンスの袋を使ってトレーニングされる。 バッグラベルは、しばしばバッグ内の一握りのキーインスタンスによってのみ決定されるため、分類器が意思決定に使用する情報を理解するのが困難である。 本研究では,MILモデルを解釈するための重要な要件を確立する。 次に、これらの要件を満たすモデルに依存しないアプローチをいくつか開発します。 提案手法は,複数のデータセット上の既存の解釈可能なMILモデルと比較し,解釈可能性の精度を最大30%向上させる。 また、インスタンス間の相互作用を識別し、より大きなデータセットにスケールする手法の能力を検証し、実世界の問題への適用性を向上させる。

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