論文の概要: Robust Framework for Explanation Evaluation in Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05501v3
• Date: Tue, 24 Oct 2023 22:51:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 20:32:29.861184
• Title: Robust Framework for Explanation Evaluation in Time Series Classification
• Title（参考訳）: 時系列分類におけるロバストな説明枠組み
• Authors: Thu Trang Nguyen, Thach Le Nguyen, and Georgiana Ifrim
• Abstract要約: 本稿では時系列分類のための説明手法を定量的に評価・ランク付けするための枠組みを提供する。 本稿では,複数のサリエンシに基づく説明を評価・比較するための頑健なモデル非依存的説明評価フレームワークを提案する。 その結果, 時系列の識別的部分の摂動は, 分類精度に大きな変化をもたらすことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.817429789586127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Time series classification is a task which deals with a prevalent data type, temporal sequences, common in domains such as human activity recognition, sports analytics and general healthcare. This paper provides a framework to quantitatively evaluate and rank explanation methods for time series classification. The recent interest in explanation methods for time series has provided a great variety of explanation techniques. Nevertheless, when the explanations disagree on a specific problem, it remains unclear which of them to use. Comparing multiple explanations to find the right answer is non-trivial. Two key challenges remain: how to quantitatively and robustly evaluate the informativeness of a given explanation method (i.e., relevance for the classification task), and how to compare explanation methods side-by-side. We propose AMEE, a robust Model-Agnostic Explanation Evaluation framework for evaluating and comparing multiple saliency-based explanations for time series classification. In this approach, data perturbation is added to the input time series guided by each explanation. The impact of perturbation on classification accuracy is then measured and used for explanation evaluation. The results show that perturbing discriminative parts of the time series leads to significant changes in classification accuracy which can be used to evaluate each explanation. To be robust to different types of perturbations and different types of classifiers, we aggregate the accuracy loss across perturbations and classifiers. This novel approach allows us to quantify and rank different explanation methods. We provide a quantitative and qualitative analysis for synthetic datasets, a variety of time-series datasets, as well as a real-world dataset with known expert ground truth.
• Abstract（参考訳）: 時系列分類(英: time series classification)は、人間の活動認識、スポーツ分析、一般医療などの領域でよく見られる、一般的なデータ型、時間系列を扱うタスクである。 本稿では時系列分類のための説明手法を定量的に評価・ランク付けするための枠組みを提供する。 時系列の説明手法に対する近年の関心は、様々な説明手法を提供してきた。 しかし、その説明が特定の問題について意見が一致しない場合、どちらを使うべきかは不明のままである。 正しい答えを見つけるために複数の説明を比較することは自明ではない。 2つの重要な課題は、与えられた説明方法(例えば、分類タスクの関連性)の定量的かつ堅牢な評価方法と、説明手法を並べて比較する方法である。 本稿では、時系列分類のための複数の相性に基づく説明を評価・比較するための堅牢なモデル非依存的説明評価フレームワークAMEEを提案する。 このアプローチでは、各説明によって導かれる入力時系列にデータ摂動を加える。 次に、摂動が分類精度に及ぼす影響を計測し、説明評価に用いる。 その結果,時系列の判別部を乱すと分類精度が大きく変化し,各説明の評価に使用できることがわかった。 異なるタイプの摂動と異なる種類の分類器にロバストにするために、摂動と分類器にまたがる精度の損失を集約する。 この新しいアプローチは、異なる説明方法の定量化とランク付けを可能にします。 合成データセットの定量的および定性的な分析、さまざまな時系列データセット、および既知の専門家基盤真理を持つ実世界のデータセットを提供する。

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