論文の概要: Robust Explainer Recommendation for Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05501v4
• Date: Thu, 30 May 2024 18:26:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 20:51:10.857637
• Title: Robust Explainer Recommendation for Time Series Classification
• Title（参考訳）: 時系列分類のためのロバストな説明者勧告
• Authors: Thu Trang Nguyen, Thach Le Nguyen, Georgiana Ifrim,
• Abstract要約: 時系列分類は、人間の活動認識、スポーツ分析、一般的な感覚といった分野に共通する課題である。 近年,サリエンシマップの形での説明を提供するため,時系列に多種多様な手法が提案され,適用されている。 本稿では,時系列分類のための説明手法を定量的に評価し,ランク付けするための新しい枠組みを提案する。
• 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 temporal sequences, a prevalent data type common in domains such as human activity recognition, sports analytics and general sensing. In this area, interest in explainability has been growing as explanation is key to understand the data and the model better. Recently, a great variety of techniques have been proposed and adapted for time series to provide explanation in the form of saliency maps, where the importance of each data point in the time series is quantified with a numerical value. However, the saliency maps can and often disagree, so it is unclear which one to use. This paper provides a novel framework to quantitatively evaluate and rank explanation methods for time series classification. We show how to robustly evaluate the informativeness of a given explanation method (i.e., relevance for the classification task), and how to compare explanations side-by-side. The goal is to recommend the best explainer for a given time series classification dataset. We propose AMEE, a Model-Agnostic Explanation Evaluation framework, for recommending saliency-based explanations for time series classification. In this approach, data perturbation is added to the input time series guided by each explanation. Our 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 recommend the best explainer among a set of different explainers, including random and oracle explainers. We provide a quantitative and qualitative analysis for synthetic datasets, a variety of timeseries datasets, as well as a real-world case study with known expert ground truth.
• Abstract（参考訳）: 時系列分類(英: Time series classification)とは、人間の活動認識、スポーツ分析、一般的なセンシングといった分野に共通する、時間的シーケンスを扱うタスクである。 この領域では、データとモデルをよりよく理解するために説明が鍵となるため、説明可能性への関心が高まっている。 近年,時系列における各データポイントの重要性を数値で定量化する手法として,サリエンシマップの形式での説明を提供するために,時系列に対して様々な手法が提案され,適用されている。 しかし、サリエンシマップは、しばしば意見の相違があるため、どちらを使うべきかは定かではない。 本稿では,時系列分類のための説明手法を定量的に評価し,ランク付けするための新しい枠組みを提案する。 本稿では,与えられた説明手法(分類課題の関連性)の有意な評価方法と,説明を並べて比較する方法について述べる。 目標は、与えられた時系列分類データセットのベストプラクティスを推奨することである。 本稿では,時系列分類におけるサリエンシに基づく説明を推奨する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付加する。 その結果,時系列の識別的部分の摂動によって分類精度が著しく変化し,各説明の評価に利用できることがわかった。 異なる種類の摂動と異なるタイプの分類器に頑健であるためには、摂動と分類器の精度損失を集約する。 この新しいアプローチでは、ランダムな説明者やオラクルの説明者を含む、さまざまな説明者の中で最高の説明者を推薦することができる。 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の真実を用いた実世界のケーススタディを提供する。

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