論文の概要: Defining and Extracting generalizable interaction primitives from DNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16318v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 17:21:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 14:07:24.329922
• Title: Defining and Extracting generalizable interaction primitives from DNNs
• Title（参考訳）: DNNからの一般化可能な相互作用プリミティブの定義と抽出
• Authors: Lu Chen, Siyu Lou, Benhao Huang, Quanshi Zhang
• Abstract要約: 我々は、異なるディープニューラルネットワーク(DNN)で共有される相互作用を抽出する新しい方法を開発した。 実験により、抽出された相互作用は、異なるDNNが共有する共通知識をよりよく反映できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.897875218177266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Faithfully summarizing the knowledge encoded by a deep neural network (DNN) into a few symbolic primitive patterns without losing much information represents a core challenge in explainable AI. To this end, Ren et al. (2023c) have derived a series of theorems to prove that the inference score of a DNN can be explained as a small set of interactions between input variables. However, the lack of generalization power makes it still hard to consider such interactions as faithful primitive patterns encoded by the DNN. Therefore, given different DNNs trained for the same task, we develop a new method to extract interactions that are shared by these DNNs. Experiments show that the extracted interactions can better reflect common knowledge shared by different DNNs.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)によって符号化された知識を、多くの情報を失うことなく、いくつかの象徴的な原始パターンに忠実に要約することは、説明可能なAIにおける中核的な課題である。 この目的のために、Ren et al. (2023c) は DNN の推論スコアを入力変数間の小さな相互作用の集合として説明できることを示す一連の定理を導出した。 しかし、一般化力の欠如により、DNNが符号化した忠実な原始パターンのような相互作用を考えることは依然として困難である。 そこで,同じタスクで訓練された異なるDNNに対して,これらのDNNが共有するインタラクションを抽出する新しい手法を開発した。 実験により、抽出された相互作用は、異なるDNNが共有する共通知識をよりよく反映できることが示された。

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