論文の概要: Exploring Self-Attention for Crop-type Classification Explainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13167v2
• Date: Sun, 20 Apr 2025 17:55:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 16:47:47.125136
• Title: Exploring Self-Attention for Crop-type Classification Explainability
• Title（参考訳）: 作物型分類説明可能性のための自己注意の探索
• Authors: Ivica Obadic, Ribana Roscher, Dario Augusto Borges Oliveira, Xiao Xiang Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,作物型分類のための標準変圧器エンコーダの注目重みの説明力を体系的に評価する新しい説明可能性フレームワークを提案する。 以上の結果から,注目パターンは重要な日付と強く関連していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.310545382937292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer models have become a promising approach for crop-type classification. Although their attention weights can be used to understand the relevant time points for crop disambiguation, the validity of these insights depends on how closely the attention weights approximate the actual workings of these black-box models, which is not always clear. In this paper, we introduce a novel explainability framework that systematically evaluates the explanatory power of the attention weights of a standard transformer encoder for crop-type classification. Our results show that attention patterns strongly relate to key dates, which are often associated with critical phenological events for crop-type classification. Further, the sensitivity analysis reveals the limited capability of the attention weights to characterize crop phenology as the identified phenological events depend on the other crops considered during training. This limitation highlights the relevance of future work towards the development of deep learning approaches capable of automatically learning the temporal vegetation dynamics for accurate crop disambiguation
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーモデルは、作物タイプの分類において有望なアプローチとなっている。 彼らの注意重みは、作物の曖昧さの関連点を理解するために用いられるが、これらの洞察の妥当性は、注意重みがこれらのブラックボックスモデルの実際の動作にどの程度近いかに依存するが、必ずしも明確ではない。 本稿では,作物型分類のための標準変圧器エンコーダの注目重みの説明力を体系的に評価する,新しい説明可能性フレームワークを提案する。 以上の結果から,注目パターンは重要な日付と強く関連していることが示唆された。 さらに、感度分析により、作物の表現学を特徴付けるための注意重みの限られた能力が、訓練中に考慮された他の作物に依存していることが明らかとなった。 この制限は、正確な作物の曖昧化のための時間的植生動態を自動学習できる深層学習手法の開発に向けた今後の取り組みの関連性を強調している。

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