論文の概要: Structure Your Data: Towards Semantic Graph Counterfactuals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06514v1
- Date: Mon, 11 Mar 2024 08:40:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-12 19:53:25.612550
- Title: Structure Your Data: Towards Semantic Graph Counterfactuals
- Title（参考訳）: データの構造: セマンティックグラフのカウンターファクトへ
- Authors: Angeliki Dimitriou, Maria Lymperaiou, Giorgos Filandrianos,
Konstantinos Thomas, Giorgos Stamou
- Abstract要約: 概念に基づく対実的説明(CE)は、モデル予測にどの高レベルな意味的特徴が寄与するかを理解するための代替シナリオを考える説明である。
本研究では,入力データに付随する意味グラフに基づくCEを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9939549451457024
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Counterfactual explanations (CEs) based on concepts are explanations that
consider alternative scenarios to understand which high-level semantic features
contributed to particular model predictions. In this work, we propose CEs based
on the semantic graphs accompanying input data to achieve more descriptive,
accurate, and human-aligned explanations. Building upon state-of-the-art (SoTA)
conceptual attempts, we adopt a model-agnostic edit-based approach and
introduce leveraging GNNs for efficient Graph Edit Distance (GED) computation.
With a focus on the visual domain, we represent images as scene graphs and
obtain their GNN embeddings to bypass solving the NP-hard graph similarity
problem for all input pairs, an integral part of the CE computation process. We
apply our method to benchmark and real-world datasets with varying difficulty
and availability of semantic annotations. Testing on diverse classifiers, we
find that our CEs outperform previous SoTA explanation models based on
semantics, including both white and black-box as well as conceptual and
pixel-level approaches. Their superiority is proven quantitatively and
qualitatively, as validated by human subjects, highlighting the significance of
leveraging semantic edges in the presence of intricate relationships. Our
model-agnostic graph-based approach is widely applicable and easily extensible,
producing actionable explanations across different contexts.
- Abstract（参考訳）: 概念に基づく対実的説明(CE)は、特定のモデル予測にどの高度な意味的特徴が寄与するかを理解するための代替シナリオを考える説明である。
本研究では,入力データに付随する意味グラフに基づくCEを提案する。
最新技術(SoTA)の概念的試みに基づいて,モデルに依存しない編集アプローチを採用し,グラフ編集距離(GED)の効率的な計算にGNNを活用する。
視覚領域に焦点をあてて、画像をシーングラフとして表現し、そのGNN埋め込みを取得し、全ての入力ペアに対するNP-ハードグラフ類似性問題を回避し、CE計算プロセスの不可欠な部分となる。
提案手法は,セマンティックアノテーションの難易度と可用性の異なる実世界のデータセットのベンチマークに応用する。
多様な分類器を試験したところ、CEは、概念的およびピクセルレベルのアプローチだけでなく、ホワイトボックスとブラックボックスの両方を含むセマンティクスに基づく従来のSoTA説明モデルよりも優れていることがわかった。
彼らの優位性は定量的かつ質的に証明され、人間によって検証され、複雑な関係の存在下で意味的エッジを活用することの重要性を強調している。
モデルに依存しないグラフベースのアプローチは広く適用可能で、容易に拡張できます。
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