論文の概要: Exploring Self-Attention for Crop-type Classification Explainability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13167v1
- Date: Mon, 24 Oct 2022 12:36:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 17:47:16.951382
- Title: Exploring Self-Attention for Crop-type Classification Explainability
- Title（参考訳）: 作物種別説明可能性の自己意識の検討
- Authors: Ivica Obadic, Ribana Roscher, Dario Augusto Borges Oliveira and Xiao
Xiang Zhu
- Abstract要約: 我々は、最先端のトランスフォーマーエンコーダモデルによって学習された重要な作物の曖昧さのパターンに光を当てることを目的とした、新しい説明可能性フレームワークを提案する。
また,作物特異的な現象を明らかにするための注意力向上のための感度分析手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.822486263693355
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automated crop-type classification using Sentinel-2 satellite time series is
essential to support agriculture monitoring. Recently, deep learning models
based on transformer encoders became a promising approach for crop-type
classification. Using explainable machine learning to reveal the inner workings
of these models is an important step towards improving stakeholders' trust and
efficient agriculture monitoring.
In this paper, we introduce a novel explainability framework that aims to
shed a light on the essential crop disambiguation patterns learned by a
state-of-the-art transformer encoder model. More specifically, we process the
attention weights of a trained transformer encoder to reveal the critical dates
for crop disambiguation and use domain knowledge to uncover the phenological
events that support the model performance. We also present a sensitivity
analysis approach to understand better the attention capability for revealing
crop-specific phenological events.
We report compelling results showing that attention patterns strongly relate
to key dates, and consequently, to the critical phenological events for
crop-type classification. These findings might be relevant for improving
stakeholder trust and optimizing agriculture monitoring processes.
Additionally, our sensitivity analysis demonstrates the limitation of attention
weights for identifying the important events in the crop phenology as we
empirically show that the unveiled phenological events depend on the other
crops in the data considered during training.
- Abstract（参考訳）: sentinel-2衛星時系列を用いた作物の自動分類は農業モニタリングに不可欠である。
近年,変圧器エンコーダに基づくディープラーニングモデルが作物分類に有望なアプローチとなった。
説明可能な機械学習を使ってこれらのモデルの内部動作を明らかにすることは、ステークホルダーの信頼と効率的な農業モニタリングを改善するための重要なステップである。
本稿では,最先端のトランスフォーマーエンコーダモデルによって学習される本質的作物の曖昧さパターンに光を当てることを目的とした,新しい説明可能性フレームワークを提案する。
より具体的には、訓練されたトランスフォーマーエンコーダの注意重みを処理し、作物の曖昧性の臨界日を明らかにし、ドメイン知識を用いて、モデル性能を支える現象を明らかにする。
また,作物特異的な現象を明らかにするための注意力向上のための感度分析手法を提案する。
我々は,注目パターンが重要な日付と強く関連し,その結果,作物型分類における重要な表現学的事象に強く関連していることを示す説得力のある結果を報告する。
これらの知見は、株主信頼の向上と農業モニタリングプロセスの最適化に関係しているかもしれない。
また, 作物の表現学における重要な事象を識別するための注意重みの制限が, トレーニング中に考慮したデータから他の作物に依存することを実証的に示すため, 感度分析を行った。
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