論文の概要: Interpretation of Time-Series Deep Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14582v1
• Date: Tue, 23 May 2023 23:43:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 21:07:07.530359
• Title: Interpretation of Time-Series Deep Models: A Survey
• Title（参考訳）: 時系列深層モデルの解釈:調査
• Authors: Ziqi Zhao, Yucheng Shi, Shushan Wu, Fan Yang, Wenzhan Song, Ninghao Liu
• Abstract要約: 本稿では,バックプロパゲーション,摂動,近似に基づく時系列モデルに対する多種多様なポストホック解釈手法を提案する。 また、人間の理解可能な情報がモデル内で設計される新しい解釈のカテゴリである、本質的に解釈可能なモデルにも焦点をあてたいと考えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.582644914283136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models developed for time-series associated tasks have become more widely researched nowadays. However, due to the unintuitive nature of time-series data, the interpretability problem -- where we understand what is under the hood of these models -- becomes crucial. The advancement of similar studies in computer vision has given rise to many post-hoc methods, which can also shed light on how to explain time-series models. In this paper, we present a wide range of post-hoc interpretation methods for time-series models based on backpropagation, perturbation, and approximation. We also want to bring focus onto inherently interpretable models, a novel category of interpretation where human-understandable information is designed within the models. Furthermore, we introduce some common evaluation metrics used for the explanations, and propose several directions of future researches on the time-series interpretability problem. As a highlight, our work summarizes not only the well-established interpretation methods, but also a handful of fairly recent and under-developed techniques, which we hope to capture their essence and spark future endeavours to innovate and improvise.
• Abstract（参考訳）: 近年,時系列関連タスクのためのディープラーニングモデルが広く研究されている。 しかし、時系列データの直感的な性質のため、これらのモデルのボンネット下にあるものを理解するための解釈可能性の問題が重要になる。 コンピュータビジョンにおける同様の研究の進歩は多くのポストホックな手法を生み出し、時系列モデルを説明する方法にも光を当てることができる。 本稿では,バックプロパゲーション,摂動,近似に基づく時系列モデルに対する多種多様なポストホック解釈手法を提案する。 また、人間理解可能な情報をモデル内で設計する新しい解釈カテゴリーである、本質的に解釈可能なモデルにも焦点を当てたいと考えています。 さらに,説明に用いられる評価指標をいくつか紹介し,時系列解釈可能性問題に関する今後の研究の方向性について提案する。 私たちの研究は、確立された解釈方法だけでなく、その本質を捉え、イノベーションと即興化のための将来の努力を促すために、かなり最近で未開発のテクニックもまとめています。

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