論文の概要: ProtoVAE: A Trustworthy Self-Explainable Prototypical Variational Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08151v1
• Date: Sat, 15 Oct 2022 00:42:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 20:03:12.092344
• Title: ProtoVAE: A Trustworthy Self-Explainable Prototypical Variational Model
• Title（参考訳）: ProtoVAE: 信頼できる自己説明可能な原型変分モデル
• Authors: Srishti Gautam, Ahcene Boubekki, Stine Hansen, Suaiba Amina Salahuddin, Robert Jenssen, Marina MC H\"ohne, Michael Kampffmeyer
• Abstract要約: ProtoVAEは、クラス固有のプロトタイプをエンドツーエンドで学習する変分自動エンコーダベースのフレームワークである。 表現空間を正規化し、正則性制約を導入することにより、信頼性と多様性を強制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.537838366377915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The need for interpretable models has fostered the development of self-explainable classifiers. Prior approaches are either based on multi-stage optimization schemes, impacting the predictive performance of the model, or produce explanations that are not transparent, trustworthy or do not capture the diversity of the data. To address these shortcomings, we propose ProtoVAE, a variational autoencoder-based framework that learns class-specific prototypes in an end-to-end manner and enforces trustworthiness and diversity by regularizing the representation space and introducing an orthonormality constraint. Finally, the model is designed to be transparent by directly incorporating the prototypes into the decision process. Extensive comparisons with previous self-explainable approaches demonstrate the superiority of ProtoVAE, highlighting its ability to generate trustworthy and diverse explanations, while not degrading predictive performance.
• Abstract（参考訳）: 解釈可能なモデルの必要性は、自己説明可能な分類器の開発を促進する。 従来のアプローチは、多段階最適化スキームに基づいており、モデルの予測性能に影響を与えるか、あるいは、透明でない、信頼できる、あるいはデータの多様性を捉えない説明を生成する。 これらの欠点に対処するために,クラス固有のプロトタイプをエンドツーエンドで学習し,表現空間を正規化し,正規性制約を導入することで信頼性と多様性を強制する変分オートエンコーダベースのフレームワークであるProtoVAEを提案する。 最後に、モデルは、プロトタイプを直接決定プロセスに組み込むことで透明になるように設計されている。 従来の自己説明可能なアプローチと比較して、ProtoVAEの優位性を示し、予測性能を低下させることなく、信頼できる多様な説明を生成する能力を強調した。

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