論文の概要: Solving the enigma: Enhancing faithfulness and comprehensibility in explanations of deep networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10008v2
• Date: Fri, 14 Feb 2025 17:28:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:46:09.728402
• Title: Solving the enigma: Enhancing faithfulness and comprehensibility in explanations of deep networks
• Title（参考訳）: エニグマの解決:ディープネットワークの説明における忠実性と理解性の向上
• Authors: Michail Mamalakis, Antonios Mamalakis, Ingrid Agartz, Lynn Egeland Mørch-Johnsen, Graham Murray, John Suckling, Pietro Lio,
• Abstract要約: 本稿では,説明の正確性と理解性の両方を最大化することに集中して,ディープネットワークの説明可能性を高めるために設計された新しいフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、複数の確立されたXAI手法の出力を統合し、"説明(explanation)"と呼ばれる非線形ニューラルネットワークモデルを活用し、統一的で最適な説明を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9584068556746246
• License:
• Abstract: The accelerated progress of artificial intelligence (AI) has popularized deep learning models across various domains, yet their inherent opacity poses challenges, particularly in critical fields like healthcare, medicine, and the geosciences. Explainable AI (XAI) has emerged to shed light on these 'black box' models, aiding in deciphering their decision-making processes. However, different XAI methods often produce significantly different explanations, leading to high inter-method variability that increases uncertainty and undermines trust in deep networks' predictions. In this study, we address this challenge by introducing a novel framework designed to enhance the explainability of deep networks through a dual focus on maximizing both accuracy and comprehensibility in the explanations. Our framework integrates outputs from multiple established XAI methods and leverages a non-linear neural network model, termed the 'explanation optimizer,' to construct a unified, optimal explanation. The optimizer evaluates explanations using two key metrics: faithfulness (accuracy in reflecting the network's decisions) and complexity (comprehensibility). By balancing these, it provides accurate and accessible explanations, addressing a key XAI limitation. Experiments on multi-class and binary classification in 2D object and 3D neuroscience imaging confirm its efficacy. Our optimizer achieved faithfulness scores 155% and 63% higher than the best XAI methods in 3D and 2D tasks, respectively, while also reducing complexity for better understanding. These results demonstrate that optimal explanations based on specific quality criteria are achievable, offering a solution to the issue of inter-method variability in the current XAI literature and supporting more trustworthy deep network predictions
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の急速な進歩は、さまざまな領域でディープラーニングモデルを普及させたが、その固有の不透明さは、特に医療、医学、地球科学といった重要な分野において、課題を引き起こしている。 説明可能なAI(XAI)は、これらの‘ブラックボックス’モデルに光を当てて、意思決定プロセスの解読を支援している。 しかしながら、異なるXAI手法は、しばしば著しく異なる説明をもたらすため、不確実性を増大させ、ディープネットワークの予測に対する信頼を損なう、高いメソッド間変動をもたらす。 本研究では,この課題に対して,説明の正確性と理解性の両方を最大化することに着目し,深層ネットワークの説明可能性を高めるために設計された新しいフレームワークを導入する。 我々のフレームワークは、複数の確立されたXAI手法から出力を統合し、"説明最適化"と呼ばれる非線形ニューラルネットワークモデルを活用し、統一的で最適な説明を構築する。 最適化者は、信頼度(ネットワークの決定を反映する正確性)と複雑性(理解性)という2つの主要な指標を使用して、説明を評価する。 これらのバランスをとることで、重要なXAI制限に対処し、正確でアクセスしやすい説明を提供する。 2次元物体と3次元神経科学画像における多クラス分類と二分分類の実験により、その有効性が確認された。 また,3次元および2次元タスクにおけるXAI手法よりも忠実度が155%,忠実度が63%向上し,難易度も低下し,理解度が向上した。 これらの結果は、特定の品質基準に基づく最適説明が達成可能であることを示し、現在のXAI文献におけるメソッド間変動問題への解決策を提供し、より信頼性の高いディープネットワーク予測をサポートする。

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