論文の概要: Towards Interpretability in Audio and Visual Affective Machine Learning: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08933v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 08:16:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 16:04:45.869978
• Title: Towards Interpretability in Audio and Visual Affective Machine Learning: A Review
• Title（参考訳）: 音声・視覚影響機械学習における解釈可能性に向けて : レビュー
• Authors: David S. Johnson, Olya Hakobyan, and Hanna Drimalla
• Abstract要約: 我々は、感情的機械学習の文脈における解釈可能性の使用について、構造化された文献レビューを行う。 以上の結果から,過去5年間の解釈可能性手法の出現が示唆された。 現在、使用法は、使用方法の範囲、評価の深さ、使用事例の検討に限られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning is frequently used in affective computing, but presents challenges due the opacity of state-of-the-art machine learning methods. Because of the impact affective machine learning systems may have on an individual's life, it is important that models be made transparent to detect and mitigate biased decision making. In this regard, affective machine learning could benefit from the recent advancements in explainable artificial intelligence (XAI) research. We perform a structured literature review to examine the use of interpretability in the context of affective machine learning. We focus on studies using audio, visual, or audiovisual data for model training and identified 29 research articles. Our findings show an emergence of the use of interpretability methods in the last five years. However, their use is currently limited regarding the range of methods used, the depth of evaluations, and the consideration of use-cases. We outline the main gaps in the research and provide recommendations for researchers that aim to implement interpretable methods for affective machine learning.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は感情コンピューティングでよく使用されるが、最先端の機械学習手法が不透明であることによる課題が提示される。 機械学習システムが個人の生活に影響を及ぼす可能性があるため、偏りのある意思決定を検出し軽減するためにモデルを透明にすることが重要である。 この点において、感情的な機械学習は、最近の説明可能な人工知能(XAI)研究の進歩の恩恵を受ける可能性がある。 情緒的機械学習の文脈における解釈可能性の利用を検討するため,構造化文献レビューを行う。 我々は,モデルトレーニングのための音声,視覚,視聴覚データを用いた研究に焦点を当て,29の論文を同定した。 以上の結果から,過去5年間の解釈可能性手法の出現が示唆された。 しかし、現在、使用する方法の範囲、評価の深さ、ユースケースの考慮についての使用は限られている。 本研究の主なギャップを概説し、感情的な機械学習のための解釈可能な手法の実装を目指す研究者に推奨する。

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