論文の概要: Gradient Hedging for Intensively Exploring Salient Interpretation beyond Neuron Activation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11109v1
• Date: Mon, 23 May 2022 07:57:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 15:12:21.017528
• Title: Gradient Hedging for Intensively Exploring Salient Interpretation beyond Neuron Activation
• Title（参考訳）: 中枢神経活動を超えた局所的解釈のためのグラディエントヘッジ
• Authors: Woo-Jeoung Nam, Seong-Whan Lee
• Abstract要約: 本稿では, ある決定の証拠を隠蔽することにより, 出力予測を集中的な帰属属性に分解する手法を提案する。 本稿では,決定の証拠に適用される従来のアプローチを分析し,保全規則のパラドックスについて議論する。 提案手法は,汎用モデルにおける頑健さと適用性を備えた特徴的,集中的,直感的な可視化において,既存属性法よりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.86943155064205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hedging is a strategy for reducing the potential risks in various types of investments by adopting an opposite position in a related asset. Motivated by the equity technique, we introduce a method for decomposing output predictions into intensive salient attributions by hedging the evidence for a decision. We analyze the conventional approach applied to the evidence for a decision and discuss the paradox of the conservation rule. Subsequently, we define the viewpoint of evidence as a gap of positive and negative influence among the gradient-derived initial contribution maps and propagate the antagonistic elements to the evidence as suppressors, following the criterion of the degree of positive attribution defined by user preference. In addition, we reflect the severance or sparseness contribution of inactivated neurons, which are mostly irrelevant to a decision, resulting in increased robustness to interpretability. We conduct the following assessments in a verified experimental environment: pointing game, most relevant first region insertion, outside-inside relevance ratio, and mean average precision on the PASCAL VOC 2007, MS COCO 2014, and ImageNet datasets. The results demonstrate that our method outperforms existing attribution methods in distinctive, intensive, and intuitive visualization with robustness and applicability in general models.
• Abstract（参考訳）: ヘッジ(英: hedging)とは、様々な種類の投資における潜在的なリスクを減らすための戦略である。 エクイティ手法に動機付け, 決定の証拠を隠蔽することにより, 出力予測を集中的な帰属属性に分解する手法を提案する。 決定の証拠に適用される従来のアプローチを分析し,保存則のパラドックスについて議論する。 その後,グラデーションから派生した初期貢献マップにおける肯定的および否定的影響のギャップとしてエビデンスの観点から定義し,ユーザ嗜好によって定義された肯定的帰属度の基準に従って,証拠に対する敵対的要素を抑制者として伝達する。 また,不活化ニューロンの重症度や疎度は決定に大きく関係しないため,解釈可能性に対する堅牢性が向上する。 本研究は, PASCAL VOC 2007, MS COCO 2014, ImageNetデータセットを用いて, ポインティングゲーム, 最も関連性の高い第1領域挿入, 外部関連率, 平均精度の評価を行った。 以上の結果から,本手法は,汎用モデルにおける頑健さと適用性により,特徴的,集中的,直感的な可視化において,既存属性法よりも優れることが示された。

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