論文の概要: Gradient based Feature Attribution in Explainable AI: A Technical Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10415v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 15:49:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 16:21:13.807659
• Title: Gradient based Feature Attribution in Explainable AI: A Technical Review
• Title（参考訳）: 説明可能なAIにおけるグラディエントベースの特徴属性:技術レビュー
• Authors: Yongjie Wang, Tong Zhang, Xu Guo, Zhiqi Shen,
• Abstract要約: ブラックボックスAIモデルの急増は、内部メカニズムを説明し、信頼性を正当化する必要性を喚起している。 勾配に基づく説明は、ニューラルネットワークモデルに直接適用することができる。 アルゴリズムの性能を測定するために,人的評価と定量的評価の両方を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.848675695545909
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The surge in black-box AI models has prompted the need to explain the internal mechanism and justify their reliability, especially in high-stakes applications, such as healthcare and autonomous driving. Due to the lack of a rigorous definition of explainable AI (XAI), a plethora of research related to explainability, interpretability, and transparency has been developed to explain and analyze the model from various perspectives. Consequently, with an exhaustive list of papers, it becomes challenging to have a comprehensive overview of XAI research from all aspects. Considering the popularity of neural networks in AI research, we narrow our focus to a specific area of XAI research: gradient based explanations, which can be directly adopted for neural network models. In this review, we systematically explore gradient based explanation methods to date and introduce a novel taxonomy to categorize them into four distinct classes. Then, we present the essence of technique details in chronological order and underscore the evolution of algorithms. Next, we introduce both human and quantitative evaluations to measure algorithm performance. More importantly, we demonstrate the general challenges in XAI and specific challenges in gradient based explanations. We hope that this survey can help researchers understand state-of-the-art progress and their corresponding disadvantages, which could spark their interest in addressing these issues in future work.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックスAIモデルの急増により、特にヘルスケアや自動運転といった高度なアプリケーションにおいて、内部メカニズムを説明し、信頼性を正当化する必要性が高まっている。 説明可能なAI(XAI)の厳密な定義がないため、さまざまな観点からモデルを説明し分析するために、説明可能性、解釈可能性、透明性に関する多くの研究が開発された。 その結果,全論文を網羅的にリストアップすることで,あらゆる面からXAI研究の概要を概観することが困難になる。 AI研究におけるニューラルネットワークの人気を考えると、我々は、ニューラルネットワークモデルに直接適用可能な勾配に基づく説明という、XAI研究の特定の領域に焦点を絞っている。 本稿では,現在までの勾配に基づく説明手法を体系的に検討し,これらを4つのクラスに分類する新しい分類法を提案する。 そこで,本研究では,時間順の手法の詳細を提示し,アルゴリズムの進化を裏付ける。 次に,アルゴリズムの性能を評価するために,人的評価と定量的評価の両方を導入する。 より重要なことは、XAIにおける一般的な課題と勾配に基づく説明における特定の課題を示すことである。 この調査は、研究者が最先端の進歩とそれに対応する欠点を理解するのに役立つことを期待しており、今後の研究でこれらの問題に対処することへの関心を喚起する可能性がある。

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