論文の概要: Learning Support and Trivial Prototypes for Interpretable Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04011v3
• Date: Mon, 21 Aug 2023 12:30:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 01:56:45.602848
• Title: Learning Support and Trivial Prototypes for Interpretable Image Classification
• Title（参考訳）: 解釈可能な画像分類のための学習支援と試行プロトタイプ
• Authors: Chong Wang, Yuyuan Liu, Yuanhong Chen, Fengbei Liu, Yu Tian, Davis J. McCarthy, Helen Frazer, Gustavo Carneiro
• Abstract要約: Prototypeal part network (ProtoPNet) 法は解釈可能な分類を実現するために設計されている。 本稿では,特徴空間の分類境界付近にあるサポートプロトタイプを学習するための新しい手法により,ProtoPNetの分類を改善することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.00622056840535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Prototypical part network (ProtoPNet) methods have been designed to achieve interpretable classification by associating predictions with a set of training prototypes, which we refer to as trivial prototypes because they are trained to lie far from the classification boundary in the feature space. Note that it is possible to make an analogy between ProtoPNet and support vector machine (SVM) given that the classification from both methods relies on computing similarity with a set of training points (i.e., trivial prototypes in ProtoPNet, and support vectors in SVM). However, while trivial prototypes are located far from the classification boundary, support vectors are located close to this boundary, and we argue that this discrepancy with the well-established SVM theory can result in ProtoPNet models with inferior classification accuracy. In this paper, we aim to improve the classification of ProtoPNet with a new method to learn support prototypes that lie near the classification boundary in the feature space, as suggested by the SVM theory. In addition, we target the improvement of classification results with a new model, named ST-ProtoPNet, which exploits our support prototypes and the trivial prototypes to provide more effective classification. Experimental results on CUB-200-2011, Stanford Cars, and Stanford Dogs datasets demonstrate that ST-ProtoPNet achieves state-of-the-art classification accuracy and interpretability results. We also show that the proposed support prototypes tend to be better localised in the object of interest rather than in the background region.
• Abstract（参考訳）: Prototypeal part network (ProtoPNet) 法は,特徴空間の分類境界から遠く離れた位置にあるように訓練されるため,一連のトレーニングプロトタイプと予測を関連付けることで,解釈可能な分類を実現するように設計されている。 両方の方法からの分類は、一連のトレーニングポイント(つまり、protopnetにおける自明なプロトタイプと、svmにおけるサポートベクター)との類似性を計算することに依存しているため、protopnetとサポートベクターマシン(svm)の類似化が可能である。 しかしながら、自明なプロトタイプは分類境界から遠く離れた位置にあるが、支持ベクトルはこの境界に近い位置にあり、よく確立されたSVM理論とのこの相違は、分類精度が劣るProtoPNetモデルをもたらすと論じる。 本稿では,SVM理論により提案される特徴空間の分類境界付近にある支援プロトタイプを学習するための新しい手法を用いて,ProtoPNetの分類を改善することを目的とする。 さらに,新しいモデル st-protopnet を用いて分類結果の改善を目標とし,サポートプロトタイプと自明なプロトタイプを活用し,より効果的な分類を提供する。 CUB-200-2011、Stanford Cars、Stanford Dogsのデータセットによる実験結果は、ST-ProtoPNetが最先端の分類精度と解釈可能性の達成を実証している。 また,提案するサポートプロトタイプは,背景領域よりも興味のある対象にローカライズされる傾向が強いことを示した。

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