Fugu-MT 論文翻訳(概要): TimeREISE: Time-series Randomized Evolving Input Sample Explanation

論文の概要: TimeREISE: Time-series Randomized Evolving Input Sample Explanation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07952v1
Date: Wed, 16 Feb 2022 09:40:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-17 14:30:54.203576
Title: TimeREISE: Time-series Randomized Evolving Input Sample Explanation
Title（参考訳）: TimeREISE: 入力サンプル説明を伴う時系列ランダム化
Authors: Dominique Mercier, Andreas Dengel, Sheraz Ahmed
Abstract要約: TimeREISEは時系列分類の文脈において、特に成功に対応するモデル属性法である。本手法は, 既往の高精度な測定方法と比較して, 優れた性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.557646286040063
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep neural networks are one of the most successful classifiers across different domains. However, due to their limitations concerning interpretability their use is limited in safety critical context. The research field of explainable artificial intelligence addresses this problem. However, most of the interpretability methods are aligned to the image modality by design. The paper introduces TimeREISE a model agnostic attribution method specifically aligned to success in the context of time series classification. The method shows superior performance compared to existing approaches concerning different well-established measurements. TimeREISE is applicable to any time series classification network, its runtime does not scale in a linear manner concerning the input shape and it does not rely on prior data knowledge.
Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、異なるドメインにまたがる最も成功した分類器の1つである。しかしながら、解釈可能性に関する制限のため、安全クリティカルな文脈での使用は制限されている。説明可能な人工知能の研究分野はこの問題に対処する。しかし,ほとんどの解釈可能性法は画像のモダリティに適応している。本稿では時系列分類の文脈において、特に成功に対応するモデル非依存属性法であるTimeREISEを紹介する。本手法は, 従来の測定方法と比較して, 優れた性能を示す。 TimeREISEは任意の時系列分類ネットワークに適用でき、そのランタイムは入力形態に関して線形にスケールせず、事前のデータ知識に依存しない。

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