論文の概要: Explaining Explainability: Understanding Concept Activation Vectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03713v1
• Date: Thu, 4 Apr 2024 17:46:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 17:45:28.722901
• Title: Explaining Explainability: Understanding Concept Activation Vectors
• Title（参考訳）: 説明可能性:概念活性化ベクトルを理解する
• Authors: Angus Nicolson, Lisa Schut, J. Alison Noble, Yarin Gal,
• Abstract要約: 最近の解釈可能性法では、概念に基づく説明を用いて、ディープラーニングモデルの内部表現を、人間が慣れ親しんだ言語に翻訳する。 これは、ニューラルネットワークの表現空間にどの概念が存在するかを理解する必要がある。 本研究では,概念活性化ベクトル(Concept Activation Vectors, CAV)の3つの特性について検討する。 本研究では,これらの特性の存在を検出するためのツールを導入し,それらが引き起こした説明にどのように影響するかを把握し,その影響を最小限に抑えるための推奨事項を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.37586279472797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent interpretability methods propose using concept-based explanations to translate the internal representations of deep learning models into a language that humans are familiar with: concepts. This requires understanding which concepts are present in the representation space of a neural network. One popular method for finding concepts is Concept Activation Vectors (CAVs), which are learnt using a probe dataset of concept exemplars. In this work, we investigate three properties of CAVs. CAVs may be: (1) inconsistent between layers, (2) entangled with different concepts, and (3) spatially dependent. Each property provides both challenges and opportunities in interpreting models. We introduce tools designed to detect the presence of these properties, provide insight into how they affect the derived explanations, and provide recommendations to minimise their impact. Understanding these properties can be used to our advantage. For example, we introduce spatially dependent CAVs to test if a model is translation invariant with respect to a specific concept and class. Our experiments are performed on ImageNet and a new synthetic dataset, Elements. Elements is designed to capture a known ground truth relationship between concepts and classes. We release this dataset to facilitate further research in understanding and evaluating interpretability methods.
• Abstract（参考訳）: 最近の解釈可能性法では、概念に基づく説明を用いて、ディープラーニングモデルの内部表現を、人間が慣れ親しんだ言語に翻訳する。 これは、ニューラルネットワークの表現空間にどの概念が存在するかを理解する必要がある。 概念を見つけるための一般的な方法は概念活性化ベクトル(Concept Activation Vectors, CAV)である。 本研究では,CAVの3つの特性について検討する。 CAVは、(1)層間不整合、(2)異なる概念に絡み合う、(3)空間依存である。 各プロパティは、モデルを解釈する上での課題と機会の両方を提供します。 本研究では,これらの特性の存在を検出するためのツールを導入し,それらが引き起こした説明にどのように影響するかを把握し,その影響を最小限に抑えるための推奨事項を提供する。 これらの特性を理解することは、私たちの利益に役立ちます。 例えば、モデルが特定の概念やクラスに対して不変であるかどうかをテストするために、空間依存型CAVを導入する。 実験は ImageNet と新しい合成データセット Elements を用いて行った。 要素は概念とクラスの間の既知の真実の関係を捉えるように設計されている。 我々はこのデータセットを公開し、解釈可能性の方法の理解と評価のさらなる研究を促進する。

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