論文の概要: Sparse Subspace Clustering for Concept Discovery (SSCCD)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06043v1
• Date: Fri, 11 Mar 2022 16:15:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 11:56:50.365694
• Title: Sparse Subspace Clustering for Concept Discovery (SSCCD)
• Title（参考訳）: 概念発見のためのスパース部分空間クラスタリング(ssccd)
• Authors: Johanna Vielhaben, Stefan Bl\"ucher, and Nils Strodthoff
• Abstract要約: 概念は高いレベルの人間の理解の鍵となる構成要素である。 局所帰属法では、サンプル間のコヒーレントモデル挙動を特定できない。 隠れた特徴層の低次元部分空間として、新しい概念の定義を提唱した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7319807100654885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Concepts are key building blocks of higher level human understanding. Explainable AI (XAI) methods have shown tremendous progress in recent years, however, local attribution methods do not allow to identify coherent model behavior across samples and therefore miss this essential component. In this work, we study concept-based explanations and put forward a new definition of concepts as low-dimensional subspaces of hidden feature layers. We novelly apply sparse subspace clustering to discover these concept subspaces. Moving forward, we derive insights from concept subspaces in terms of localized input (concept) maps, show how to quantify concept relevances and lastly, evaluate similarities and transferability between concepts. We empirically demonstrate the soundness of the proposed Sparse Subspace Clustering for Concept Discovery (SSCCD) method for a variety of different image classification tasks. This approach allows for deeper insights into the actual model behavior that would remain hidden from conventional input-level heatmaps.
• Abstract（参考訳）: 概念は高いレベルの人間の理解の鍵となる構成要素である。 説明可能なAI(XAI)手法は近年著しく進歩しているが、局所帰属法ではサンプル間のコヒーレントなモデルの振る舞いを識別できないため、この必須成分を見逃すことができる。 本研究では,概念に基づく説明を研究し,隠れた特徴層の低次元部分空間として概念の新たな定義を行う。 スパース部分空間クラスタリングを用いてこれらの概念のサブスペースを発見する。 先進的には、局所的な入力(概念)マップの観点から概念部分空間から洞察を導き、概念の関連性を定量化する方法を示し、最後に、概念間の類似性と伝達可能性を評価する。 本研究では,様々な画像分類タスクに対して,SSCCD法(Sparse Subspace Clustering for Concept Discovery)の音質を実証的に示す。 このアプローチは、従来の入力レベルのヒートマップから隠されたままの実際のモデル動作に関する深い洞察を可能にする。

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