論文の概要: Towards Best Practice of Interpreting Deep Learning Models for EEG-based Brain Computer Interfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06948v1
• Date: Sat, 12 Feb 2022 07:54:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-16 16:05:31.579427
• Title: Towards Best Practice of Interpreting Deep Learning Models for EEG-based Brain Computer Interfaces
• Title（参考訳）: 脳波型脳コンピューターインタフェースのための深層学習モデル解釈のベストプラクティスに向けて
• Authors: Jian Cui, Bin Weng
• Abstract要約: ディープラーニングの解釈可能性はまだこの分野において大きな注目を集めていない。 我々は、メトリクスを設計し、ベンチマークディープラーニングモデルでよく知られた7つの解釈テクニックをテストする。 本研究は,脳波に基づくBCIに深層学習の解釈可能性を導入するための有望な方向性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6396833577035679
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Understanding deep learning models is important for EEG-based brain-computer interface (BCI), since it not only can boost trust of end users but also potentially shed light on reasons that cause a model to fail. However, deep learning interpretability has not yet raised wide attention in this field. It remains unknown how reliably existing interpretation techniques can be used and to which extent they can reflect the model decisions. In order to fill this research gap, we conduct the first quantitative evaluation and explore the best practice of interpreting deep learning models designed for EEG-based BCI. We design metrics and test seven well-known interpretation techniques on benchmark deep learning models. Results show that methods of GradientInput, DeepLIFT, integrated gradient, and layer-wise relevance propagation (LRP) have similar and better performance than saliency map, deconvolution and guided backpropagation methods for interpreting the model decisions. In addition, we propose a set of processing steps that allow the interpretation results to be visualized in an understandable and trusted way. Finally, we illustrate with samples on how deep learning interpretability can benefit the domain of EEG-based BCI. Our work presents a promising direction of introducing deep learning interpretability to EEG-based BCI.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルを理解することは、脳波ベースの脳-コンピュータインターフェース(BCI)にとって重要である。 しかし、ディープラーニングの解釈性は、この分野ではまだ大きな注目を集めていない。 既存の解釈技術がどの程度使われ、どの程度モデル決定を反映できるかは、まだ不明である。 本研究のギャップを埋めるため,脳波を用いたBCIのための深層学習モデルを理解するための,最初の定量的評価を行い,ベストプラクティスを探求する。 私たちはメトリクスを設計し、ベンチマークディープラーニングモデルでよく知られた7つの解釈手法をテストする。 その結果,GradientInput,DeepLIFT,Integrated Gragient,Layer-wise Relevance propagation (LRP) の手法は,Saliency Map,Deconvolution,ガイド付きバックプロパゲーション手法とよく似た性能を示し,モデル決定を解釈する。 また,解釈結果を理解可能かつ信頼性の高い方法で可視化するための一連の処理手順を提案する。 最後に、ディープラーニングの解釈が脳波ベースのbciの領域にどのように役立つかをサンプルで示す。 本研究は,脳波に基づくBCIに深層学習の解釈可能性を導入するための有望な方向性を示す。

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