論文の概要: EVNet: An Explainable Deep Network for Dimension Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15478v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 08:38:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-04 13:49:44.202920
• Title: EVNet: An Explainable Deep Network for Dimension Reduction
• Title（参考訳）: EVNet:次元削減のための説明可能なディープネットワーク
• Authors: Zelin Zang, Shenghui Cheng, Linyan Lu, Hanchen Xia, Liangyu Li, Yaoting Sun, Yongjie Xu, Lei Shang, Baigui Sun, Stan Z. Li
• Abstract要約: 次元減少(DR)は、固有構造を捉え、高次元データを低次元空間に変換するために一般的に用いられる。 我々はEVNetと呼ばれるディープニューラルネットワーク手法を開発し、構造維持性と説明可能性に優れた性能を提供する。 提案手法は視覚インタフェースと統合され,ユーザがEVNetを調整し,DR性能と説明可能性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.84304618356771
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dimension reduction (DR) is commonly utilized to capture the intrinsic structure and transform high-dimensional data into low-dimensional space while retaining meaningful properties of the original data. It is used in various applications, such as image recognition, single-cell sequencing analysis, and biomarker discovery. However, contemporary parametric-free and parametric DR techniques suffer from several significant shortcomings, such as the inability to preserve global and local features and the pool generalization performance. On the other hand, regarding explainability, it is crucial to comprehend the embedding process, especially the contribution of each part to the embedding process, while understanding how each feature affects the embedding results that identify critical components and help diagnose the embedding process. To address these problems, we have developed a deep neural network method called EVNet, which provides not only excellent performance in structural maintainability but also explainability to the DR therein. EVNet starts with data augmentation and a manifold-based loss function to improve embedding performance. The explanation is based on saliency maps and aims to examine the trained EVNet parameters and contributions of components during the embedding process. The proposed techniques are integrated with a visual interface to help the user to adjust EVNet to achieve better DR performance and explainability. The interactive visual interface makes it easier to illustrate the data features, compare different DR techniques, and investigate DR. An in-depth experimental comparison shows that EVNet consistently outperforms the state-of-the-art methods in both performance measures and explainability.
• Abstract（参考訳）: 次元減少(DR)は、固有構造を捕捉し、高次元データを低次元空間に変換しつつ、元のデータの有意義な特性を保持するために一般的に用いられる。 画像認識、単細胞シークエンシング解析、バイオマーカーの発見など様々な用途で使用されている。 しかしながら、現代のパラメトリックフリーおよびパラメトリックdr技術は、グローバルおよびローカルな特徴を保存できないことやプールの一般化性能など、いくつかの重大な欠点を抱えている。 一方,説明可能性については,各特徴が重要なコンポーネントを識別し,その埋め込みプロセスの診断にどのように影響するかを理解しながら,埋め込みプロセス,特に各部分の埋め込みプロセスへの寄与を理解することが重要である。 これらの問題に対処するため,我々はEVNetと呼ばれるディープニューラルネットワーク手法を開発した。 EVNetは、組み込み性能を改善するために、データ拡張と多様体ベースの損失関数から始まる。 この説明は、saliency mapsに基づいており、組み込みプロセス中のコンポーネントの訓練されたevnetパラメータと貢献を調べることを目的としている。 提案手法は視覚インタフェースと統合され,ユーザがEVNetを調整し,DR性能と説明可能性を向上させる。 インタラクティブなビジュアルインターフェースにより,データ特徴の説明や異なるDR技術の比較,DRの検証が容易になる。詳細な実験的比較では,EVNetがパフォーマンス測定と説明可能性の両方において,最先端の手法を一貫して上回っていることが示されている。

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