論文の概要: A Detailed Study of Interpretability of Deep Neural Network based Top Taggers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04371v4
• Date: Wed, 5 Jul 2023 17:08:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 18:30:42.417461
• Title: A Detailed Study of Interpretability of Deep Neural Network based Top Taggers
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いたトップタガーの解釈可能性に関する詳細な研究
• Authors: Ayush Khot, Mark S. Neubauer, Avik Roy
• Abstract要約: 説明可能なAI(XAI)の最近の進歩により、研究者はディープニューラルネットワーク(DNN)の内部動作を探索できる。 大型ハドロン衝突型加速器(LHC)における高エネルギー陽子-陽子衝突におけるトップクォーク崩壊からのジェットの解釈可能性について検討する。 本研究は,既存のXAI手法の大きな落とし穴を明らかにし,これらのモデルの一貫性と意味のある解釈をいかに克服できるかを説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8541104292281805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent developments in the methods of explainable AI (XAI) allow researchers to explore the inner workings of deep neural networks (DNNs), revealing crucial information about input-output relationships and realizing how data connects with machine learning models. In this paper we explore interpretability of DNN models designed to identify jets coming from top quark decay in high energy proton-proton collisions at the Large Hadron Collider (LHC). We review a subset of existing top tagger models and explore different quantitative methods to identify which features play the most important roles in identifying the top jets. We also investigate how and why feature importance varies across different XAI metrics, how correlations among features impact their explainability, and how latent space representations encode information as well as correlate with physically meaningful quantities. Our studies uncover some major pitfalls of existing XAI methods and illustrate how they can be overcome to obtain consistent and meaningful interpretation of these models. We additionally illustrate the activity of hidden layers as Neural Activation Pattern (NAP) diagrams and demonstrate how they can be used to understand how DNNs relay information across the layers and how this understanding can help to make such models significantly simpler by allowing effective model reoptimization and hyperparameter tuning. These studies not only facilitate a methodological approach to interpreting models but also unveil new insights about what these models learn. Incorporating these observations into augmented model design, we propose the Particle Flow Interaction Network (PFIN) model and demonstrate how interpretability-inspired model augmentation can improve top tagging performance.
• Abstract（参考訳）: 説明可能なAI(XAI)の手法の最近の進歩により、研究者はディープニューラルネットワーク(DNN)の内部動作を調べ、入力と出力の関係に関する重要な情報を明らかにし、データが機械学習モデルとどのように結びつくかを理解することができる。 本稿では,大型ハドロン衝突型加速器(LHC)における高エネルギー陽子-陽子衝突におけるトップクォーク崩壊から発生するジェットの同定を目的としたDNNモデルの解釈可能性について検討する。 我々は既存のトップタガーモデルのサブセットをレビューし、どの機能がトップジェットを特定する上で最も重要な役割を担っているかを特定するために異なる定量的手法を検討する。 また, 特徴量の違いによる特徴量の重要性, 特徴間の相関が説明可能性に与える影響, 潜在空間表現のエンコード方法, および物理的に意味のある量との相関について検討した。 本研究は,既存のXAI手法の大きな落とし穴を明らかにし,これらのモデルの一貫性と意味のある解釈をいかに克服できるかを説明する。 さらに、隠れたレイヤのアクティビティをニューラルアクティベーションパターン(NAP)ダイアグラムとして説明し、DNNがレイヤー間でどのように情報を中継するか、この理解がモデルの再最適化とハイパーパラメータチューニングを効果的に可能にし、これらのモデルを大幅に単純化するのにどのように役立つかを示す。 これらの研究は、モデル解釈の方法論的アプローチを促進するだけでなく、モデルが何を学ぶかについての新しい洞察を明らかにする。 これらの観測結果を拡張モデル設計に組み込んでPFINモデルを提案し,解釈可能性にインスパイアされたモデル拡張によってトップタグ付け性能が向上することを示す。

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