論文の概要: A survey on Concept-based Approaches For Model Improvement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14566v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 17:09:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 13:20:11.457464
• Title: A survey on Concept-based Approaches For Model Improvement
• Title（参考訳）: モデル改善のための概念ベースアプローチに関する調査研究
• Authors: Avani Gupta, P J Narayanan,
• Abstract要約: 概念に基づくアプローチは、コンセプトと呼ばれる単純な人間の理解可能な用語でモデルの判断を説明する。 概念的な説明は、刺激的な相関、固有のバイアス、または賢いハンの検出を可能にする。 近年の手法では, ポストホックモデルのアンタングルメント評価に, 他の手法ではアンテホックトレーニングに使用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1516043775965565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The focus of recent research has shifted from merely increasing the Deep Neural Networks (DNNs) performance in various tasks to DNNs, which are more interpretable to humans. The field of eXplainable Artificial Intelligence (XAI) has observed various techniques, including saliency-based and concept-based approaches. Concept-based approaches explain the model's decisions in simple human understandable terms called Concepts. Concepts are human interpretable units of data and are the thinking ground of humans. Explanations in terms of concepts enable detecting spurious correlations, inherent biases, or clever-hans. With the advent of concept-based explanations, there have been various concept representation methods and automatic concept discovery algorithms. Some recent methods use concepts for post-hoc model disentanglement evaluation, while others use them for ante-hoc training. The concept-based approaches are new, with many representations coming up, and there is very limited work on Concept-based Model improvement. We provide a systematic review and taxonomy of various concept representations and their discovery algorithms in DNNs, specifically in vision. We also provide details on concept-based model improvement literature, which is the first to survey concept-based model improvement methods.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究の焦点は、様々なタスクにおけるDeep Neural Networks(DNN)のパフォーマンスを単に増加させることから、人間に解釈しやすいDNNへと移行した。 eXplainable Artificial Intelligence(XAI)の分野は、サリエンシベースのアプローチやコンセプトベースのアプローチなど、さまざまなテクニックを観測してきた。 概念に基づくアプローチは、コンセプトと呼ばれる単純な人間の理解可能な用語でモデルの判断を説明する。 概念は人間の解釈可能なデータの単位であり、人間の思考基盤である。 概念的な説明は、刺激的な相関、固有のバイアス、または賢いハンの検出を可能にする。 概念に基づく説明の出現に伴い、様々な概念表現法と自動概念発見アルゴリズムが存在する。 最近の手法では、ポストホックモデルのアンタングルメント評価に概念を用いるものもあれば、アンテホックトレーニングに使用するものもある。 コンセプトベースのアプローチは新しいもので、多くの表現が登場する。 様々な概念表現の体系的なレビューと分類と,その発見アルゴリズムをDNNで,特に視覚において提供する。 また,概念に基づくモデル改善手法を調査した最初の論文である,概念に基づくモデル改善文献について詳述する。

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