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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14566v2
• Date: Sat, 23 Mar 2024 09:50:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 10:51:37.484348
• 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: 概念は人間の思考基盤として知られている。 ディープニューラルネットワーク(DNN)における様々な概念表現とその発見アルゴリズムの体系的レビューと分類について述べる。 また,これらの手法を総合的に調査した最初の論文として,概念に基づくモデル改善文献について詳述する。
• 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 improving the metrics based performance of Deep Neural Networks (DNNs) 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. These approaches explain the model's decisions in simple human understandable terms called Concepts. Concepts are known to be 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, a range of concept representation methods and automatic concept discovery algorithms have been introduced. Some recent works also use concepts for model improvement in terms of interpretability and generalization. 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 marking the first comprehensive survey of these methods.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究の焦点は、Deep Neural Networks(DNN)のメトリクスベースのパフォーマンスを単に改善することから、人間により解釈可能な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。 これらのアプローチは、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決定を説明する。 概念は人間の思考基盤として知られている。 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、概念表現法や自動概念発見アルゴリズムが導入された。 いくつかの最近の研究は、解釈可能性や一般化の観点からモデルの改善の概念も用いている。 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,これらの手法を総合的に調査した最初の論文として,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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