論文の概要: Robust Explanations for Deep Neural Networks via Pseudo Neural Tangent Kernel Surrogate Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14585v1
• Date: Tue, 23 May 2023 23:51:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 21:07:42.848136
• Title: Robust Explanations for Deep Neural Networks via Pseudo Neural Tangent Kernel Surrogate Models
• Title（参考訳）: pseudo neural tangent kernel surrogate model によるディープニューラルネットワークのロバストな説明
• Authors: Andrew Engel, Zhichao Wang, Natalie S. Frank, Ioana Dumitriu, Sutanay Choudhury, Anand Sarwate, Tony Chiang
• Abstract要約: 正規化ニューラルタンジェントカーネル(pNTK)は、埋め込みベースや影響ベースの代替よりも、ニューラルネットワーク決定関数とより相関していることを示す。 pNTKベースのカーネルは、研究対象のカーネルの中で最も適切なサロゲート特徴空間である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.894508303556956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the ways recent progress has been made on explainable AI has been via explain-by-example strategies, specifically, through data attribution tasks. The feature spaces used to attribute decisions to training data, however, have not been compared against one another as to whether they form a truly representative surrogate model of the neural network (NN). Here, we demonstrate the efficacy of surrogate linear feature spaces to neural networks through two means: (1) we establish that a normalized psuedo neural tangent kernel (pNTK) is more correlated to the neural network decision functions than embedding based and influence based alternatives in both computer vision and large language model architectures; (2) we show that the attributions created from the normalized pNTK more accurately select perturbed training data in a data poisoning attribution task than these alternatives. Based on these observations, we conclude that kernel linear models are effective surrogate models across multiple classification architectures and that pNTK-based kernels are the most appropriate surrogate feature space of all kernels studied.
• Abstract（参考訳）: 説明可能なAIに関する最近の進歩の1つは、具体的にはデータ属性タスクを通じて、説明と例示の戦略によるものである。 しかし、トレーニングデータに決定を属性付けるために使用される特徴空間は、ニューラルネットワーク(NN)の真の代表的代理モデルを形成するかどうかについて、互いに比較されていない。 Here, we demonstrate the efficacy of surrogate linear feature spaces to neural networks through two means: (1) we establish that a normalized psuedo neural tangent kernel (pNTK) is more correlated to the neural network decision functions than embedding based and influence based alternatives in both computer vision and large language model architectures; (2) we show that the attributions created from the normalized pNTK more accurately select perturbed training data in a data poisoning attribution task than these alternatives. これらの観測から、カーネル線形モデルは複数の分類アーキテクチャにまたがる効果的なサロゲートモデルであり、pNTKベースのカーネルは研究されている全てのカーネルの最も適切なサロゲート特徴空間である。

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