論文の概要: Hierarchical Semantic Tree Concept Whitening for Interpretable Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04343v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 04:54:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 14:10:28.090966
• Title: Hierarchical Semantic Tree Concept Whitening for Interpretable Image Classification
• Title（参考訳）: 解釈可能な画像分類のための階層的意味木概念のホワイトニング
• Authors: Haixing Dai, Lu Zhang, Lin Zhao, Zihao Wu, Zhengliang Liu, David Liu, Xiaowei Yu, Yanjun Lyu, Changying Li, Ninghao Liu, Tianming Liu, Dajiang Zhu
• Abstract要約: ポストホック分析は、モデルに自然に存在するパターンやルールのみを発見することができる。 我々は、隠された層における人間の理解可能な概念の表現を変えるために、積極的に知識を注入する。 本手法は,モデル分類性能に悪影響を及ぼすことなく,セマンティックな概念の絡み合いを良くし,モデルの解釈可能性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.306487616731765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the popularity of deep neural networks (DNNs), model interpretability is becoming a critical concern. Many approaches have been developed to tackle the problem through post-hoc analysis, such as explaining how predictions are made or understanding the meaning of neurons in middle layers. Nevertheless, these methods can only discover the patterns or rules that naturally exist in models. In this work, rather than relying on post-hoc schemes, we proactively instill knowledge to alter the representation of human-understandable concepts in hidden layers. Specifically, we use a hierarchical tree of semantic concepts to store the knowledge, which is leveraged to regularize the representations of image data instances while training deep models. The axes of the latent space are aligned with the semantic concepts, where the hierarchical relations between concepts are also preserved. Experiments on real-world image datasets show that our method improves model interpretability, showing better disentanglement of semantic concepts, without negatively affecting model classification performance.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)の人気が高まり、モデル解釈可能性が重要になっている。 ポストホック解析を通じてこの問題に取り組むために多くのアプローチが開発されており、予測がどのように行われるかを説明し、中間層におけるニューロンの意味を理解するなどである。 しかしながら、これらの手法はモデルに自然に存在するパターンや規則のみを発見することができる。 本研究では,ポストホック方式に頼るのではなく,人間の理解可能な概念を隠蔽層で表現するために積極的に知識を注入する。 具体的には、階層的なセマンティック・コンセプトのツリーを用いて知識を格納し、深層モデルのトレーニング中に画像データインスタンスの表現を規則化する。 潜在空間の軸は意味概念と一致しており、そこでは概念間の階層的関係も保存される。 実世界の画像データセットを用いた実験では,モデル分類性能に悪影響を及ぼすことなく,モデルの解釈性が向上し,セマンティックな概念の絡み合いが良くなった。

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