論文の概要: Error-margin Analysis for Hidden Neuron Activation Labels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09580v1
- Date: Tue, 14 May 2024 19:13:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 18:06:04.744528
- Title: Error-margin Analysis for Hidden Neuron Activation Labels
- Title（参考訳）: 隠れたニューロン活性化ラベルの誤りマージン解析
- Authors: Abhilekha Dalal, Rushrukh Rayan, Pascal Hitzler,
- Abstract要約: これは2つの仕事の第1部であり、他の刺激に対するニューロンの反応、すなわちその正確さを調査することが必須である。
これをニューロンラベルのエラーマージンと呼ぶ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1982127665424676
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding how high-level concepts are represented within artificial neural networks is a fundamental challenge in the field of artificial intelligence. While existing literature in explainable AI emphasizes the importance of labeling neurons with concepts to understand their functioning, they mostly focus on identifying what stimulus activates a neuron in most cases, this corresponds to the notion of recall in information retrieval. We argue that this is only the first-part of a two-part job, it is imperative to also investigate neuron responses to other stimuli, i.e., their precision. We call this the neuron labels error margin.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の分野では、高レベルの概念が人工知能内でどのように表現されるかを理解することが根本的な課題である。
既存の説明可能なAIにおける文献では、ニューロンにその機能を理解するための概念をラベル付けすることの重要性が強調されているが、ほとんどの場合、どの刺激がニューロンを活性化するかを特定することに重点を置いているが、これは情報検索におけるリコールの概念に対応している。
これは2つの仕事の第1部であり、他の刺激に対するニューロンの反応、すなわちその正確さを調査することが必須である。
これをニューロンラベルのエラーマージンと呼ぶ。
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