論文の概要: ProtoArgNet: Interpretable Image Classification with Super-Prototypes and Argumentation [Technical Report]

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15438v1
• Date: Sun, 26 Nov 2023 21:52:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 17:42:42.821666
• Title: ProtoArgNet: Interpretable Image Classification with Super-Prototypes and Argumentation [Technical Report]
• Title（参考訳）: ProtoArgNet: Super-Prototypes and Argumentationによる解釈可能な画像分類 [技術報告]
• Authors: Hamed Ayoobi, Nico Potyka, Francesca Toni
• Abstract要約: ProtoArgNetは、画像分類のための新しい解釈可能なディープニューラルネットワークである。 原型部分と単一原型クラス表現を結合した超原型を用いる。 画像内の異なる領域からの異なる原型部分間の空間的関係を認識することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.35742377374265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose ProtoArgNet, a novel interpretable deep neural architecture for image classification in the spirit of prototypical-part-learning as found, e.g. in ProtoPNet. While earlier approaches associate every class with multiple prototypical-parts, ProtoArgNet uses super-prototypes that combine prototypical-parts into single prototypical class representations. Furthermore, while earlier approaches use interpretable classification layers, e.g. logistic regression in ProtoPNet, ProtoArgNet improves accuracy with multi-layer perceptrons while relying upon an interpretable reading thereof based on a form of argumentation. ProtoArgNet is customisable to user cognitive requirements by a process of sparsification of the multi-layer perceptron/argumentation component. Also, as opposed to other prototypical-part-learning approaches, ProtoArgNet can recognise spatial relations between different prototypical-parts that are from different regions in images, similar to how CNNs capture relations between patterns recognized in earlier layers.
• Abstract（参考訳）: ProtoArgNetは,プロトタイプ部分学習の精神における画像分類のための,新しい解釈可能なディープニューラルネットワークである。 以前のアプローチでは、すべてのクラスを複数の原型-パーツに関連付けるが、ProtoArgNetは、原型-パーツを単一の原型クラス表現に組み合わせた超原型を使用する。 さらに、以前のアプローチでは、ProtoPNetのロジスティック回帰のような解釈可能な分類層を使用していたが、ProtoArgNetは、引数の形式に基づいた解釈可能な読み込みに依存しながら、多層パーセプトロンによる精度を向上させる。 protoargnetは、多層パーセプトロン/アグメンテーションコンポーネントのスパース化のプロセスによって、ユーザ認知要求にカスタマイズできる。 また、他のprototypepical-part-learningアプローチとは対照的に、protoargnetは画像内の異なる領域からの異なるprototypepical-part間の空間関係を認識できる。

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