Fugu-MT 論文翻訳(概要): Variance Tolerance Factors For Interpreting Neural Networks

論文の概要: Variance Tolerance Factors For Interpreting Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13858v1
Date: Wed, 28 Sep 2022 06:30:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-29 18:13:55.761666
Title: Variance Tolerance Factors For Interpreting Neural Networks
Title（参考訳）: ニューラルネットワークの解釈における可変許容因子
Authors: Sichao Li, Amanda Barnard
Abstract要約: 本稿では,特徴量の重要性をランク付けしてニューラルネットワークを解釈するための分散耐性因子(VTF)を定義する理論を提案する。 VTFに基づく2つの特徴重要ランキング法と特徴選択法を作成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Black box models only provide results for deep learning tasks and lack informative details about how these results were obtained. In this paper, we propose a general theory that defines a variance tolerance factor (VTF) to interpret the neural networks by ranking the importance of features and constructing a novel architecture consisting of a base model and feature model to demonstrate its utility. Two feature importance ranking methods and a feature selection method based on the VTF are created. A thorough evaluation on synthetic, benchmark, and real datasets is provided.
Abstract（参考訳）: ブラックボックスモデルは、ディープラーニングタスクに対してのみ結果を提供し、これらの結果の取得方法に関する情報的詳細を欠いている。本稿では,特徴の重要性をランク付けしてニューラルネットワークを解釈するための分散耐性因子(distribution tolerance factor, vtf)を定義し,その有用性を示すためのベースモデルと特徴モデルからなる新しいアーキテクチャを構築する一般理論を提案する。 2つの特徴重要度ランキング方法と、vtfに基づく特徴選択方法が作成される。合成、ベンチマーク、および実際のデータセットに関する徹底的な評価が提供される。

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