論文の概要: Integrated Gradient Correlation: a Dataset-wise Attribution Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13910v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 06:42:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 15:05:12.939126
• Title: Integrated Gradient Correlation: a Dataset-wise Attribution Method
• Title（参考訳）: 統合グラディエント相関--データセットワイド属性法
• Authors: Pierre Lelièvre, Chien-Chung Chen,
• Abstract要約: 本稿では,データセットの属性をモデル予測スコアに関連付ける,IGC(Integrated Gradient correlation)と呼ばれる新しい手法を提案する。 我々は,fMRI神経信号から脳内の画像特徴表現を解析し,スカラー予測の手法を実証した。 結果として得られたIGC属性は選択的なパターンを示し、基礎となるモデル戦略がそれぞれの目的に忠実であることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Attribution methods are primarily designed to study the distribution of input component contributions to individual model predictions. However, some research applications require a summary of attribution patterns across the entire dataset to facilitate the interpretability of the scrutinized models. In this paper, we present a new method called Integrated Gradient Correlation (IGC) that relates dataset-wise attributions to a model prediction score and enables region-specific analysis by a direct summation over associated components. We demonstrate our method on scalar predictions with the study of image feature representation in the brain from fMRI neural signals and the estimation of neural population receptive fields (NSD dataset), as well as on categorical predictions with the investigation of handwritten digit recognition (MNIST dataset). The resulting IGC attributions show selective patterns, revealing underlying model strategies coherent with their respective objectives.
• Abstract（参考訳）: 属性法は主に、個々のモデル予測に対する入力成分の寄与の分布を研究するために設計されている。 しかしながら、いくつかの研究アプリケーションは、精査されたモデルの解釈容易性を促進するために、データセット全体にわたる属性パターンの要約を必要とする。 本稿では,データセットの属性をモデル予測スコアに関連付け,関連するコンポーネントの直接和による領域固有解析を可能にする,IGC(Integrated Gradient correlation)と呼ばれる新しい手法を提案する。 本研究では,fMRI 神経信号から脳内の画像特徴表現とニューラル集団受容野推定(NSD データセット)を用いてスカラー予測を行い,手書き文字認識(MNIST データセット)を用いて分類的予測を行う。 結果として得られたIGC属性は選択的なパターンを示し、基礎となるモデル戦略がそれぞれの目的に忠実であることを明らかにする。

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