論文の概要: InterpretTime: a new approach for the systematic evaluation of neural-network interpretability in time series classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05656v1
• Date: Fri, 11 Feb 2022 14:55:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-02-14 13:59:11.246797
• Title: InterpretTime: a new approach for the systematic evaluation of neural-network interpretability in time series classification
• Title（参考訳）: InterpretTime:時系列分類におけるニューラルネットワークの解釈可能性の体系的評価のための新しいアプローチ
• Authors: Hugues Turb\'e, Mina Bjelogrlic, Christian Lovis, Gianmarco Mengaldo
• Abstract要約: 本稿では,時系列分類における解釈可能性の評価手法を提案する。 本稿では,ドメインエキスパートと機械データ解釈の類似性を評価するための新しい戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a novel approach to evaluate the performance of interpretability methods for time series classification, and propose a new strategy to assess the similarity between domain experts and machine data interpretation. The novel approach leverages a new family of synthetic datasets and introduces new interpretability evaluation metrics. The approach addresses several common issues encountered in the literature, and clearly depicts how well an interpretability method is capturing neural network's data usage, providing a systematic interpretability evaluation framework. The new methodology highlights the superiority of Shapley Value Sampling and Integrated Gradients for interpretability in time-series classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列分類における解釈可能性法の性能を評価する新しい手法を提案し,ドメインエキスパートと機械データ解釈の類似性を評価する新しい手法を提案する。 この新しいアプローチは、新しい合成データセットのファミリーを活用し、新しい解釈可能性評価指標を導入する。 このアプローチは、文献で遭遇するいくつかの一般的な問題に対処し、ニューラルネットワークのデータ利用をいかにうまく捉えているかを明確に表現し、体系的な解釈可能性評価フレームワークを提供する。 新しい方法論は、時系列分類タスクにおける解釈可能性に対するシェープ値サンプリングと統合勾配の優位性を強調している。

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