論文の概要: Utilizing Explainable AI for improving the Performance of Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04686v1
• Date: Fri, 7 Oct 2022 09:39:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 16:00:43.863336
• Title: Utilizing Explainable AI for improving the Performance of Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークの性能向上のための説明可能なAIの利用
• Authors: Huawei Sun, Lorenzo Servadei, Hao Feng, Michael Stephan, Robert Wille, Avik Santra
• Abstract要約: 我々はXAIから始まるモデル予測を継続的に改善するリトレーニングパイプラインを提案する。 提案手法を実生活と公開両方のデータセットで評価する。 SHAPベースのリトレーニング手法を用いた実験は、タスクをカウントする人に対して、標準の等重量リトレーニングの精度を4%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.670483888835783
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, deep neural networks are widely used in a variety of fields that have a direct impact on society. Although those models typically show outstanding performance, they have been used for a long time as black boxes. To address this, Explainable Artificial Intelligence (XAI) has been developing as a field that aims to improve the transparency of the model and increase their trustworthiness. We propose a retraining pipeline that consistently improves the model predictions starting from XAI and utilizing state-of-the-art techniques. To do that, we use the XAI results, namely SHapley Additive exPlanations (SHAP) values, to give specific training weights to the data samples. This leads to an improved training of the model and, consequently, better performance. In order to benchmark our method, we evaluate it on both real-life and public datasets. First, we perform the method on a radar-based people counting scenario. Afterward, we test it on the CIFAR-10, a public Computer Vision dataset. Experiments using the SHAP-based retraining approach achieve a 4% more accuracy w.r.t. the standard equal weight retraining for people counting tasks. Moreover, on the CIFAR-10, our SHAP-based weighting strategy ends up with a 3% accuracy rate than the training procedure with equal weighted samples.
• Abstract（参考訳）: 現在、深層ニューラルネットワークは社会に直接影響を与える様々な分野で広く使われている。 これらのモデルは通常優れた性能を示すが、長い間ブラックボックスとして使用されてきた。 これを解決するために、説明可能な人工知能(XAI)はモデルの透明性を改善し、信頼性を高めることを目的とした分野として開発されている。 我々は、XAIから始まるモデル予測を一貫して改善し、最先端技術を活用するリトレーニングパイプラインを提案する。 そのために、XAIの結果、すなわちSHAP(SHapley Additive exPlanations)値を使って、データサンプルに特定のトレーニング重みを与える。 これにより、モデルのトレーニングが改善され、結果としてパフォーマンスが向上する。 提案手法をベンチマークするために,実際のデータセットと公開データセットの両方で評価する。 まず,レーダベースの人計数シナリオでその手法を実行する。 その後、公開のコンピュータビジョンデータセットであるCIFAR-10でテストした。 shap-based retrainingアプローチによる実験は、タスクを数える人の標準等重量リトレーニングの精度を4%向上させた。 さらに, CIFAR-10では, SHAPをベースとした重み付け戦略は, 同一の重み付けサンプルを用いたトレーニング手順よりも3%の精度で終了する。

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