論文の概要: Understanding Distributed Representations of Concepts in Deep Neural Networks without Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17285v2
• Date: Tue, 5 Mar 2024 23:40:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 17:33:04.228234
• Title: Understanding Distributed Representations of Concepts in Deep Neural Networks without Supervision
• Title（参考訳）: スーパービジョンのないディープニューラルネットワークにおける概念の分散表現の理解
• Authors: Wonjoon Chang, Dahee Kwon, Jaesik Choi
• Abstract要約: 本稿では,ニューロンの主部分集合を選択することによって,概念の分散表現を発見する教師なし手法を提案する。 我々の経験から、類似のニューロン活性化状態のインスタンスはコヒーレントな概念を共有する傾向があることが示されている。 データ内のラベルなしサブクラスを特定し、誤分類の原因を検出するために利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.449397570387802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Understanding intermediate representations of the concepts learned by deep learning classifiers is indispensable for interpreting general model behaviors. Existing approaches to reveal learned concepts often rely on human supervision, such as pre-defined concept sets or segmentation processes. In this paper, we propose a novel unsupervised method for discovering distributed representations of concepts by selecting a principal subset of neurons. Our empirical findings demonstrate that instances with similar neuron activation states tend to share coherent concepts. Based on the observations, the proposed method selects principal neurons that construct an interpretable region, namely a Relaxed Decision Region (RDR), encompassing instances with coherent concepts in the feature space. It can be utilized to identify unlabeled subclasses within data and to detect the causes of misclassifications. Furthermore, the applicability of our method across various layers discloses distinct distributed representations over the layers, which provides deeper insights into the internal mechanisms of the deep learning model.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング分類器によって学習される概念の中間表現を理解することは、一般的なモデル行動の解釈に不可欠である。 学習された概念を明らかにする既存のアプローチは、事前定義された概念セットやセグメンテーションプロセスのような人間の監督に依存することが多い。 本稿では,ニューロンの主部分集合を選択することで,概念の分散表現を発見できる新しい教師なし手法を提案する。 我々の経験から、類似のニューロン活性化状態のインスタンスはコヒーレントな概念を共有する傾向があることが示されている。 提案手法は, 解釈可能な領域を構成する主ニューロン, すなわちRelaxed Decision Region (RDR) を選択し, 特徴空間におけるコヒーレントな概念を包含する。 データ内のラベルなしサブクラスを特定し、誤分類の原因を検出するために使用できる。 さらに,各層にまたがる手法の適用性は,各層にまたがる異なる分散表現を明らかにし,深層学習モデルの内部メカニズムに関する深い洞察を提供する。

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