論文の概要: Explaining Explainability: Recommendations for Effective Use of Concept Activation Vectors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03713v2
- Date: Thu, 13 Feb 2025 09:48:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-14 13:46:41.925901
- Title: Explaining Explainability: Recommendations for Effective Use of Concept Activation Vectors
- Title（参考訳）: 説明可能性の説明:概念活性化ベクトルの有効活用への提言
- Authors: Angus Nicolson, Lisa Schut, J. Alison Noble, Yarin Gal,
- Abstract要約: 概念ベクトル活性化(Concept Vector Activations, CAV)は、概念実証者のプローブデータセットを用いて学習される。
CAVの3つの特性として,層間不整合,(2)他の概念との絡み合い,(3)空間依存性について検討する。
これらの特性の存在を検出するためのツールを導入し、各特性がどのように誤解を招くのかを洞察し、その影響を軽減するためのレコメンデーションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.37586279472797
- License:
- Abstract: Concept-based explanations translate the internal representations of deep learning models into a language that humans are familiar with: concepts. 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: (1) inconsistency across layers, (2) entanglement with other concepts, and (3) spatial dependency. 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 each property can lead to misleading explanations, and provide recommendations to mitigate their impact. To demonstrate practical applications, we apply our recommendations to a melanoma classification task, showing how entanglement can lead to uninterpretable results and that the choice of negative probe set can have a substantial impact on the meaning of a CAV. Further, we show that 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 natural images (ImageNet), skin lesions (ISIC 2019), 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）: 概念に基づく説明は、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、つまり概念に変換する。
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,(1)層間不整合,(2)他の概念との絡み合い,(3)空間依存性の3つの特性について検討する。
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。
これらの特性の存在を検出するためのツールを導入し、各特性がどのように誤解を招くのかを洞察し、その影響を軽減するためのレコメンデーションを提供する。
提案手法をメラノーマ分類タスクに適用し, エンタングルメントが解釈不能な結果をもたらすことを示すとともに, 負のプローブセットの選択がCAVの意味に重大な影響を与えることを示す。
さらに、これらの特性を理解することは、我々の優位性に有効であることを示す。
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。
自然画像(ImageNet)、皮膚病変(ISIC 2019)、新しい合成データセットであるElementsについて実験を行った。
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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