論文の概要: A Test Statistic Estimation-based Approach for Establishing
Self-interpretable CNN-based Binary Classifiers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06876v3
- Date: Tue, 2 Jan 2024 21:47:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-04 17:22:34.104033
- Title: A Test Statistic Estimation-based Approach for Establishing
Self-interpretable CNN-based Binary Classifiers
- Title（参考訳）: 自己解釈可能なCNN型バイナリ分類器の構築のための統計的推定に基づく一手法
- Authors: Sourya Sengupta and Mark A. Anastasio
- Abstract要約: ポストホック解釈可能性法は、可算だが異なる解釈を生成できるという限界がある。
提案手法は自己解釈可能で定量的であり,従来のポストホック・インタプリタビリティ法とは異なり,自己解釈可能で定量的である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.424003880270276
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Interpretability is highly desired for deep neural network-based classifiers,
especially when addressing high-stake decisions in medical imaging. Commonly
used post-hoc interpretability methods have the limitation that they can
produce plausible but different interpretations of a given model, leading to
ambiguity about which one to choose. To address this problem, a novel
decision-theory-inspired approach is investigated to establish a
self-interpretable model, given a pre-trained deep binary black-box medical
image classifier. This approach involves utilizing a self-interpretable
encoder-decoder model in conjunction with a single-layer fully connected
network with unity weights. The model is trained to estimate the test statistic
of the given trained black-box deep binary classifier to maintain a similar
accuracy. The decoder output image, referred to as an equivalency map, is an
image that represents a transformed version of the to-be-classified image that,
when processed by the fixed fully connected layer, produces the same test
statistic value as the original classifier. The equivalency map provides a
visualization of the transformed image features that directly contribute to the
test statistic value and, moreover, permits quantification of their relative
contributions. Unlike the traditional post-hoc interpretability methods, the
proposed method is self-interpretable, quantitative. Detailed quantitative and
qualitative analyses have been performed with three different medical image
binary classification tasks.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークベースの分類器、特に医用画像における高い判定に対処する場合、解釈可能性は非常に望ましい。
一般的に用いられるポストホック解釈可能性法は、与えられたモデルの正当だが異なる解釈を生成できるという制限を持ち、どのモデルを選ぶべきかの曖昧さをもたらす。
この問題に対処するために, 事前訓練された深部ブラックボックス医療画像分類器を前提とした, 自己解釈モデルを確立するための, 新たな決定理論に基づくアプローチについて検討した。
このアプローチでは,自己解釈可能なエンコーダデコーダモデルと,ユニタリ重み付き単一層完全連結ネットワークを併用する。
このモデルは、与えられた訓練されたブラックボックスのディープバイナリ分類器のテスト統計を推定するために訓練され、同様の精度を維持する。
デコーダ出力画像は、同値マップと呼ばれ、固定された完全連結層によって処理されると、元の分類器と同じテスト統計値を生成するto-be-classified画像の変換バージョンを表す画像である。
同値マップは、テストの統計値に直接寄与する変換された画像の特徴の可視化を提供し、さらにそれらの相対的な貢献の定量化を可能にする。
従来のポストホック解釈法とは異なり,提案手法は自己解釈可能で定量的である。
3つの異なる医用画像バイナリ分類タスクを用いて定量的・質的分析を行った。
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