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/2202.06948v3
• Date: Tue, 18 Apr 2023 03:29:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 19:08:59.375526
• 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, Liqiang Yuan, Zhaoxiang Wang, Ruilin Li, Tianzi Jiang
• Abstract要約: 我々は、脳波データセット上で異なる深い解釈手法を評価する。 その結果,最初のステップとして適切な解釈手法を選択することの重要性が明らかになった。 本稿では,解釈結果を理解し,信頼できる方法で提示する一連の手順を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5670669686642233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As deep learning has achieved state-of-the-art performance for many tasks of EEG-based BCI, many efforts have been made in recent years trying to understand what have been learned by the models. This is commonly done by generating a heatmap indicating to which extent each pixel of the input contributes to the final classification for a trained model. Despite the wide use, it is not yet understood to which extent the obtained interpretation results can be trusted and how accurate they can reflect the model decisions. In order to fill this research gap, we conduct a study to evaluate different deep interpretation techniques quantitatively on EEG datasets. The results reveal the importance of selecting a proper interpretation technique as the initial step. In addition, we also find that the quality of the interpretation results is inconsistent for individual samples despite when a method with an overall good performance is used. Many factors, including model structure and dataset types, could potentially affect the quality of the interpretation results. Based on the observations, we propose a set of procedures that allow the interpretation results to be presented in an understandable and trusted way. We illustrate the usefulness of our method for EEG-based BCI with instances selected from different scenarios.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、脳波ベースのBCIの多くのタスクで最先端のパフォーマンスを達成したため、近年、モデルで何を学んだかを理解するために多くの努力がなされている。 これは一般的に、入力の各ピクセルがトレーニングされたモデルの最終的な分類にどの程度貢献するかを示すヒートマップを生成する。 広く使われているにもかかわらず、得られた解釈結果がどの程度信頼され、モデル決定をどの程度正確に反映できるかはまだ分かっていない。 この研究ギャップを埋めるため、脳波データセット上で異なる深部解釈手法を定量的に評価する研究を行っている。 その結果,最初の段階として適切な解釈手法を選択することの重要性が明らかになった。 また,解析結果の品質は,全体として優れた手法を用いる場合であっても,個々のサンプルに対して矛盾することがわかった。 モデル構造やデータセットタイプを含む多くの要因は、解釈結果の品質に影響を与える可能性がある。 そこで本研究では,解釈結果を理解可能かつ信頼性の高い方法で提示するための一連の手順を提案する。 本稿では,eegベースのbciに対して,異なるシナリオから選択したインスタンスを用いた手法の有用性について述べる。

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