論文の概要: CNN-based explanation ensembling for dataset, representation and explanations evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10387v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 08:39:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 17:33:19.946842
• Title: CNN-based explanation ensembling for dataset, representation and explanations evaluation
• Title（参考訳）: データセット・表現・説明評価のためのCNNに基づく説明文アンサンブル
• Authors: Weronika Hryniewska-Guzik, Luca Longo, Przemysław Biecek,
• Abstract要約: 畳み込みモデルを用いた深層分類モデルによる説明文の要約の可能性について検討する。 実験と分析を通じて、モデル行動のより一貫性と信頼性のあるパターンを明らかにするために、説明を組み合わせることの意味を明らかにすることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1060425537315088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explainable Artificial Intelligence has gained significant attention due to the widespread use of complex deep learning models in high-stake domains such as medicine, finance, and autonomous cars. However, different explanations often present different aspects of the model's behavior. In this research manuscript, we explore the potential of ensembling explanations generated by deep classification models using convolutional model. Through experimentation and analysis, we aim to investigate the implications of combining explanations to uncover a more coherent and reliable patterns of the model's behavior, leading to the possibility of evaluating the representation learned by the model. With our method, we can uncover problems of under-representation of images in a certain class. Moreover, we discuss other side benefits like features' reduction by replacing the original image with its explanations resulting in the removal of some sensitive information. Through the use of carefully selected evaluation metrics from the Quantus library, we demonstrated the method's superior performance in terms of Localisation and Faithfulness, compared to individual explanations.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能は、医療、金融、自動運転車といった高度な領域で複雑なディープラーニングモデルが広く使われているため、大きな注目を集めている。 しかし、異なる説明がしばしばモデルの振る舞いの異なる側面を示す。 本研究では,畳み込みモデルを用いた深層分類モデルによる説明文の要約の可能性について検討する。 実験と分析を通じて、モデル行動のより一貫性と信頼性のあるパターンを明らかにするための説明を組み合わせることの意味を考察し、モデルが学習した表現を評価する可能性について考察する。 提案手法により,あるクラスにおける画像の表現不足の問題を明らかにすることができる。 さらに,特徴量削減などの他の側面として,原画像をその説明に置き換えることで,機密情報の削除を図っている。 本研究では,Quantusライブラリから慎重に選択した評価指標を用いて,個々の説明に比べて,局所性と忠実性において優れた評価性能を示した。

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