論文の概要: Making Sense of Dependence: Efficient Black-box Explanations Using Dependence Measure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06219v1
• Date: Mon, 13 Jun 2022 14:49:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 20:41:39.682389
• Title: Making Sense of Dependence: Efficient Black-box Explanations Using Dependence Measure
• Title（参考訳）: 依存の感覚を作る: 依存度測定を用いた効率的なブラックボックス説明
• Authors: Paul Novello, Thomas Fel, David Vigouroux
• Abstract要約: 本稿では,Hilbert-Schmidt Independence Criterion(HSIC)に基づく,効率的なブラックボックス属性法を提案する。 HSICは、入力画像の領域と分布のカーネル埋め込みに基づくモデルの出力の依存性を測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a new efficient black-box attribution method based on Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC), a dependence measure based on Reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHS). HSIC measures the dependence between regions of an input image and the output of a model based on kernel embeddings of distributions. It thus provides explanations enriched by RKHS representation capabilities. HSIC can be estimated very efficiently, significantly reducing the computational cost compared to other black-box attribution methods. Our experiments show that HSIC is up to 8 times faster than the previous best black-box attribution methods while being as faithful. Indeed, we improve or match the state-of-the-art of both black-box and white-box attribution methods for several fidelity metrics on Imagenet with various recent model architectures. Importantly, we show that these advances can be transposed to efficiently and faithfully explain object detection models such as YOLOv4. Finally, we extend the traditional attribution methods by proposing a new kernel enabling an orthogonal decomposition of importance scores based on HSIC, allowing us to evaluate not only the importance of each image patch but also the importance of their pairwise interactions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カーネルヒルベルト空間(rkhs)の再現に基づく従属尺度であるヒルベルト・シュミット独立基準(hsic)に基づく,新しい効率的なブラックボックス帰属法を提案する。 hsicは、分布のカーネル埋め込みに基づく入力画像の領域とモデルの出力の間の依存性を測定する。 したがって、RKHS表現能力に富んだ説明を提供する。 HSICは、他のブラックボックス属性法と比較して計算コストを大幅に削減することができる。 実験の結果,HSICは従来最高のブラックボックス属性法よりも最大8倍高速であり,忠実であることがわかった。 実際、画像ネット上の複数の忠実度指標に対して、ブラックボックスとホワイトボックスの両方の属性法を、最新のモデルアーキテクチャで改善または適合させる。 ここでは, YOLOv4などの物体検出モデルに対して, 効率よく, 忠実に説明できることを示す。 最後に,hsicに基づく重要度スコアの直交分解を可能にする新たなカーネルを提案することで,従来の帰属法を拡張することにより,各画像パッチの重要性だけでなく,その対関係の重要性も評価できる。

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