論文の概要: Don't Get Me Wrong: How to Apply Deep Visual Interpretations to Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07861v3
• Date: Thu, 10 Jul 2025 08:29:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.076092
• Title: Don't Get Me Wrong: How to Apply Deep Visual Interpretations to Time Series
• Title（参考訳）: Don't Get Me Wrong: 時系列にビジュアル解釈を深く適用する方法
• Authors: Christoffer Loeffler, Wei-Cheng Lai, Bjoern Eskofier, Dario Zanca, Lukas Schmidt, Christopher Mutschler,
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みモデルを解釈するための推奨事項を定式化するために,時系列データに対するサリエンシ手法について検討する。 我々は6つの多種多様な実世界のデータセットに9つの勾配、伝播、または摂動に基づくポストホックサリエンシ手法を用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.457819501195421
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The correct interpretation of convolutional models is a hard problem for time series data. While saliency methods promise visual validation of predictions for image and language processing, they fall short when applied to time series. These tend to be less intuitive and represent highly diverse data, such as the tool-use time series dataset. Furthermore, saliency methods often generate varied, conflicting explanations, complicating the reliability of these methods. Consequently, a rigorous objective assessment is necessary to establish trust in them. This paper investigates saliency methods on time series data to formulate recommendations for interpreting convolutional models and implements them on the tool-use time series problem. To achieve this, we first employ nine gradient-, propagation-, or perturbation-based post-hoc saliency methods across six varied and complex real-world datasets. Next, we evaluate these methods using five independent metrics to generate recommendations. Subsequently, we implement a case study focusing on tool-use time series using convolutional classification models. Our results validate our recommendations that indicate that none of the saliency methods consistently outperforms others on all metrics, while some are sometimes ahead. Our insights and step-by-step guidelines allow experts to choose suitable saliency methods for a given model and dataset.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みモデルの正しい解釈は時系列データにとって難しい問題である。 saliencyメソッドは画像と言語処理の予測の視覚的検証を約束するが、時系列に適用すると不足する。 これらは直感的ではなく、ツール使用時系列データセットなど、非常に多様なデータを表す傾向があります。 さらに、これらの手法の信頼性を複雑にし、多様で矛盾する説明をしばしば生み出す。 そのため、信頼を確立するためには厳格な客観的評価が必要である。 本稿では, 時系列データ上のサリエンシ手法を用いて, 畳み込みモデルを解釈するためのレコメンデーションを定式化し, ツールユース時系列問題に実装する。 これを実現するために、我々はまず6つの異なる複雑な実世界のデータセットにわたる9つの勾配、伝播、または摂動に基づくポストホックサリエンシ手法を用いる。 次に、これらの手法を5つの独立した指標を用いて評価し、レコメンデーションを生成する。 その後、畳み込み分類モデルを用いたツール使用時系列に着目したケーススタディを実装した。 当社の結果は,すべての指標において不整合性メソッドが他の方法より常に優れていないことを示すレコメンデーションを検証していますが,一部は前向きである場合もあります。 私たちの洞察とステップバイステップのガイドラインは、専門家が与えられたモデルとデータセットに対して適切な順応方法を選択することを可能にする。

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