Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explaining Deep Convolutional Neural Networks for Image Classification by Evolving Local Interpretable Model-agnostic Explanations

論文の概要: Explaining Deep Convolutional Neural Networks for Image Classification by Evolving Local Interpretable Model-agnostic Explanations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15143v1
Date: Mon, 28 Nov 2022 08:56:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-29 16:35:28.717045
Title: Explaining Deep Convolutional Neural Networks for Image Classification by Evolving Local Interpretable Model-agnostic Explanations
Title（参考訳）: 局所解釈可能なモデル非依存な説明による画像分類のための深層畳み込みニューラルネットワークの説明
Authors: Bin Wang, Wenbin Pei, Bing Xue, Mengjie Zhang
Abstract要約: 提案手法はモデルに依存しない、すなわち、深い畳み込みニューラルネットワークモデルを説明するために利用することができる。 ImageNetからランダムに選択された4つの画像の進化した局所的説明を示す。提案手法は,LIMEの10倍以上高速な局所的な説明を1分以内で得ることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.474973880539888
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep convolutional neural networks have proven their effectiveness, and have been acknowledged as the most dominant method for image classification. However, a severe drawback of deep convolutional neural networks is poor explainability. Unfortunately, in many real-world applications, users need to understand the rationale behind the predictions of deep convolutional neural networks when determining whether they should trust the predictions or not. To resolve this issue, a novel genetic algorithm-based method is proposed for the first time to automatically evolve local explanations that can assist users to assess the rationality of the predictions. Furthermore, the proposed method is model-agnostic, i.e., it can be utilised to explain any deep convolutional neural network models. In the experiments, ResNet is used as an example model to be explained, and the ImageNet dataset is selected as the benchmark dataset. DenseNet and MobileNet are further explained to demonstrate the model-agnostic characteristic of the proposed method. The evolved local explanations on four images, randomly selected from ImageNet, are presented, which show that the evolved local explanations are straightforward to be recognised by humans. Moreover, the evolved explanations can explain the predictions of deep convolutional neural networks on all four images very well by successfully capturing meaningful interpretable features of the sample images. Further analysis based on the 30 runs of the experiments exhibits that the evolved local explanations can also improve the probabilities/confidences of the deep convolutional neural network models in making the predictions. The proposed method can obtain local explanations within one minute, which is more than ten times faster than LIME (the state-of-the-art method).
Abstract（参考訳）: 深層畳み込みニューラルネットワークはその有効性を証明し、画像分類の最も有力な方法として認識されている。しかし、深層畳み込みニューラルネットワークの深刻な欠点は説明可能性の低下である。残念ながら、多くの現実世界のアプリケーションでは、ユーザーは予測を信頼すべきかどうかを決定する際に、深い畳み込みニューラルネットワークの予測の背後にある根拠を理解する必要がある。この問題を解決するために,局所的な説明を自動的に進化させ,ユーザが予測の合理性を評価するのに役立つ新しい遺伝的アルゴリズムに基づく手法を提案する。さらに,提案手法はモデルに依存しない,すなわち深い畳み込みニューラルネットワークモデルを説明するために利用できる。実験では、ResNetがサンプルモデルとして使用され、ImageNetデータセットがベンチマークデータセットとして選択される。 densenet と mobilenet はさらに説明され,提案手法のモデル非依存な特性を示す。 ImageNetからランダムに選択された4つの画像上の進化した局所的説明は、進化した局所的説明が人間によって容易に認識されることを示す。さらに、進化した説明は、サンプル画像の有意義な解釈可能な特徴をうまく捉えることで、4つの画像の全ての深部畳み込みニューラルネットワークの予測をうまく説明することができる。実験の30回の実行に基づくさらなる分析により、進化した局所的な説明は、予測を行う際の深層畳み込みニューラルネットワークモデルの確率/確信を向上させることができることが示された。提案手法は,lime (state-of-the-art method) の10倍以上の速度で局所的な説明が得られる。

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