論文の概要: DeepCSHAP: Utilizing Shapley Values to Explain Deep Complex-Valued Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08428v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 11:26:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 14:43:37.527065
• Title: DeepCSHAP: Utilizing Shapley Values to Explain Deep Complex-Valued Neural Networks
• Title（参考訳）: DeepCSHAP: 共有価値を活用して、より複雑な価値を説明する ニューラルネットワーク
• Authors: Florian Eilers and Xiaoyi Jiang
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、アカデミーや企業や公共のアプリケーションで広く使われている。 アウトプットを説明する能力は、安全上の理由だけでなく、応募者の受け入れにも不可欠である。 複素数値ニューラルネットワークでの使用に適した4つの勾配に基づく説明法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4841568561701095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Neural Networks are widely used in academy as well as corporate and public applications, including safety critical applications such as health care and autonomous driving. The ability to explain their output is critical for safety reasons as well as acceptance among applicants. A multitude of methods have been proposed to explain real-valued neural networks. Recently, complex-valued neural networks have emerged as a new class of neural networks dealing with complex-valued input data without the necessity of projecting them onto $\mathbb{R}^2$. This brings up the need to develop explanation algorithms for this kind of neural networks. In this paper we provide these developments. While we focus on adapting the widely used DeepSHAP algorithm to the complex domain, we also present versions of four gradient based explanation methods suitable for use in complex-valued neural networks. We evaluate the explanation quality of all presented algorithms and provide all of them as an open source library adaptable to most recent complex-valued neural network architectures.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、医療や自動運転といった安全上の重要な応用を含む、アカデミーや企業や公共のアプリケーションで広く使われている。 アウトプットを説明する能力は、安全上の理由だけでなく、応募者の受け入れにも不可欠である。 実数値ニューラルネットワークを説明するために,多数の手法が提案されている。 近年、複雑な値を持つニューラルネットワークは、$\mathbb{R}^2$に投影することなく、複雑な値を持つ入力データを扱うニューラルネットワークの新しいクラスとして登場した。 これにより、この種のニューラルネットワークのための説明アルゴリズムを開発する必要が生じる。 本稿では,これらの展開について述べる。 我々は、広く使われているDeepSHAPアルゴリズムを複素領域に適用することに注力する一方で、複素数値ニューラルネットワークでの使用に適した4つの勾配に基づく説明方法のバージョンも提示する。 我々は、提示された全てのアルゴリズムの説明品質を評価し、それら全てを、最新の複雑な評価されたニューラルネットワークアーキテクチャに適応可能なオープンソースライブラリとして提供する。

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