論文の概要: TbExplain: A Text-based Explanation Method for Scene Classification
Models with the Statistical Prediction Correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10003v1
- Date: Wed, 19 Jul 2023 14:23:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-20 13:48:29.069343
- Title: TbExplain: A Text-based Explanation Method for Scene Classification
Models with the Statistical Prediction Correction
- Title（参考訳）: TbExplain: 統計的予測補正を用いたシーン分類モデルのテキストベース説明法
- Authors: Amirhossein Aminimehr, Pouya Khani, Amirali Molaei, Amirmohammad
Kazemeini, Erik Cambria
- Abstract要約: 我々は,XAI技術と事前学習対象検出器を用いたTbExplainというフレームワークを提案し,シーン分類モデルのテキストベース説明を行う。
TbExplainは、初期予測が信頼できない場合に、入力画像内のオブジェクトの統計に基づいて予測を補正し、それらをテキストで説明するための新しい手法を取り入れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.145290968117402
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The field of Explainable Artificial Intelligence (XAI) aims to improve the
interpretability of black-box machine learning models. Building a heatmap based
on the importance value of input features is a popular method for explaining
the underlying functions of such models in producing their predictions.
Heatmaps are almost understandable to humans, yet they are not without flaws.
Non-expert users, for example, may not fully understand the logic of heatmaps
(the logic in which relevant pixels to the model's prediction are highlighted
with different intensities or colors). Additionally, objects and regions of the
input image that are relevant to the model prediction are frequently not
entirely differentiated by heatmaps. In this paper, we propose a framework
called TbExplain that employs XAI techniques and a pre-trained object detector
to present text-based explanations of scene classification models. Moreover,
TbExplain incorporates a novel method to correct predictions and textually
explain them based on the statistics of objects in the input image when the
initial prediction is unreliable. To assess the trustworthiness and validity of
the text-based explanations, we conducted a qualitative experiment, and the
findings indicated that these explanations are sufficiently reliable.
Furthermore, our quantitative and qualitative experiments on TbExplain with
scene classification datasets reveal an improvement in classification accuracy
over ResNet variants.
- Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)の分野は、ブラックボックス機械学習モデルの解釈可能性を改善することを目的としている。
入力特徴量の重要性に基づいたヒートマップの構築は,これらのモデルの基本機能を説明するための一般的な手法である。
ヒートマップはほとんど人間には理解できるが、欠陥がないわけではない。
例えば、専門家でないユーザーはヒートマップ(モデルの予測に関連するピクセルが異なる強度や色でハイライトされるロジック)の論理を十分に理解していないかもしれない。
さらに、モデル予測に関連する入力画像のオブジェクトと領域は、ヒートマップによって完全に区別されないことが多い。
本稿では,XAI技術と事前学習対象検出器を用いたTbExplainというフレームワークを提案し,シーン分類モデルのテキストによる説明を行う。
さらに、tbexplainでは、初期予測が信頼できない場合、入力画像内のオブジェクトの統計に基づいて予測を訂正し、テキスト的に説明するための新しい手法が組み込まれている。
テキストに基づく説明の信頼性と妥当性を評価するため,質的実験を行い,これらの説明が十分に信頼できることを示す。
さらに,シーン分類データセットを用いたTbExplainの定量的,定性的な実験により,ResNet変種に対する分類精度の向上が示された。
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