論文の概要: A Holistic Approach to Unifying Automatic Concept Extraction and Concept
Importance Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07304v2
- Date: Sun, 29 Oct 2023 22:28:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-31 21:28:31.218582
- Title: A Holistic Approach to Unifying Automatic Concept Extraction and Concept
Importance Estimation
- Title（参考訳）: 概念の自動抽出と概念重要度推定を統一する包括的アプローチ
- Authors: Thomas Fel, Victor Boutin, Mazda Moayeri, R\'emi Cad\`ene, Louis
Bethune, L\'eo and\'eol, Mathieu Chalvidal, Thomas Serre
- Abstract要約: 概念に基づくアプローチは最も有望な説明可能性手法として現れている。
これら2つのステップを包括的に定義し、明確化する統一理論フレームワークを導入する。
類似の共有戦略に基づいて分類されたデータポイントのクラスタを効率的に識別する方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.600321051705482
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, concept-based approaches have emerged as some of the most
promising explainability methods to help us interpret the decisions of
Artificial Neural Networks (ANNs). These methods seek to discover intelligible
visual 'concepts' buried within the complex patterns of ANN activations in two
key steps: (1) concept extraction followed by (2) importance estimation. While
these two steps are shared across methods, they all differ in their specific
implementations. Here, we introduce a unifying theoretical framework that
comprehensively defines and clarifies these two steps. This framework offers
several advantages as it allows us: (i) to propose new evaluation metrics for
comparing different concept extraction approaches; (ii) to leverage modern
attribution methods and evaluation metrics to extend and systematically
evaluate state-of-the-art concept-based approaches and importance estimation
techniques; (iii) to derive theoretical guarantees regarding the optimality of
such methods. We further leverage our framework to try to tackle a crucial
question in explainability: how to efficiently identify clusters of data points
that are classified based on a similar shared strategy. To illustrate these
findings and to highlight the main strategies of a model, we introduce a visual
representation called the strategic cluster graph. Finally, we present
https://serre-lab.github.io/Lens, a dedicated website that offers a complete
compilation of these visualizations for all classes of the ImageNet dataset.
- Abstract（参考訳）: 近年,ANN(Artificial Neural Networks)の決定を解釈する上で最も有望な説明可能性手法として,概念に基づくアプローチが登場している。
これらの手法は,(1)概念抽出,(2)重要度推定の2段階において,ANNアクティベーションの複雑なパターン内に埋もれた,理解不能な視覚的「概念」を発見する。
これら2つのステップはメソッド間で共有されるが、それぞれ固有の実装が異なる。
本稿では,これら2つのステップを包括的に定義し,明確化する統一理論フレームワークを提案する。
このフレームワークには、いくつかの利点があります。
一 異なる概念抽出アプローチを比較するための新しい評価指標を提案すること。
二 現代帰属法及び評価基準を活用し、最先端概念に基づくアプローチ及び重要度評価手法を拡張し、体系的に評価すること。
(iii)そのような方法の最適性に関する理論的保証を導出すること。
同様の共有戦略に基づいて分類されたデータポイントのクラスタを効率的に識別する方法です。
これらの知見を説明し,モデルの主要戦略を強調するために,戦略クラスタグラフと呼ばれる視覚的表現を導入する。
最後に、ImageNetデータセットの全クラスに対して、これらの視覚化の完全なコンパイルを提供する専用ウェブサイトであるhttps://serre-lab.github.io/Lensを紹介する。
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