論文の概要: Toward Transparent AI: A Survey on Interpreting the Inner Structures of Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13243v2
• Date: Thu, 28 Jul 2022 07:06:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-29 11:54:12.064359
• Title: Toward Transparent AI: A Survey on Interpreting the Inner Structures of Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 透明AIに向けて:ディープニューラルネットワークの内部構造を解釈する調査
• Authors: Tilman R\"auker, Anson Ho, Stephen Casper, Dylan Hadfield-Menell
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、ますます広範囲のドメインに展開されている。 DNNの内部の作業は一般的に理解するのが困難であり、これらのシステムの使用の安全性に関する懸念を提起する。 我々は、DNNの内部成分を解釈する手法について文献をレビューし、これを"インナー"解釈可能性法と呼ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.136953193997452
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The last decade of machine learning has seen drastic increases in scale and capabilities, and deep neural networks (DNNs) are increasingly being deployed across a wide range of domains. However, the inner workings of DNNs are generally difficult to understand, raising concerns about the safety of using these systems without a rigorous understanding of how they function. In this survey, we review literature on techniques for interpreting the inner components of DNNs, which we call "inner" interpretability methods. Specifically, we review methods for interpreting weights, neurons, subnetworks, and latent representations with a focus on how these techniques relate to the goal of designing safer, more trustworthy AI systems. We also highlight connections between interpretability and work in modularity, adversarial robustness, continual learning, network compression, and studying the human visual system. Finally, we discuss key challenges and argue for future work in interpretability for AI safety that focuses on diagnostics, benchmarking, and robustness.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の過去10年間は、スケールと能力が大幅に向上し、ディープニューラルネットワーク(dnn)がさまざまなドメインに展開されるようになっている。 しかし、DNNの内部動作は一般的に理解するのが困難であり、それらのシステムの機能に関する厳密な理解を伴わずに、これらのシステムの使用の安全性に関する懸念を提起する。 本稿では,DNNの内部成分を解釈する手法に関する文献をレビューし,これを「インナー」解釈可能性手法と呼ぶ。 具体的には、重み、ニューロン、サブネットワーク、潜在表現を解釈するための手法をレビューし、これらの技術がより安全で信頼性の高いaiシステムを設計する目的とどのように関係するかに焦点を当てる。 また,モジュール性,対向的堅牢性,連続学習,ネットワーク圧縮,人間の視覚システムの研究など,解釈可能性と作業の関連性を強調した。 最後に、診断、ベンチマーク、ロバスト性に焦点を当てたai安全性の解釈可能性に関する今後の取り組みについて論じる。

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