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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10008v3
• Date: Fri, 28 Feb 2025 13:48:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:38:18.942414
• 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。

関連論文リスト

• Does Faithfulness Conflict with Plausibility? An Empirical Study in Explainable AI across NLP Tasks [9.979726030996051]
  私たちは、Shapleyの価値とLIMEがより忠実で妥当性が高いことを示す。 この結果から,一方の次元を一方の次元に最適化するのではなく,2つの目的を持つ説明可能性アルゴリズムを最適化する可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T20:28:42Z)
• Explaining Explainability: Towards Deeper Actionable Insights into Deep Learning through Second-order Explainability [70.60433013657693]
  2階説明可能なAI(SOXAI)は、最近インスタンスレベルからデータセットレベルまで説明可能なAI(XAI)を拡張するために提案されている。 そこで本研究では,SOXAIの動作可能な洞察に基づくトレーニングセットから無関係な概念を除外することで,モデルの性能を向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T23:24:01Z)
• Deep learning applied to computational mechanics: A comprehensive review, state of the art, and the classics [77.34726150561087]
  人工知能,特に深層学習(DL)の最近の進歩を概観する。 ハイブリッドおよび純粋機械学習(ML)の手法について論じる。 AIの歴史と限界は、特に古典の誤解や誤解を指摘し、議論され、議論される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-18T02:03:00Z)
• Exploring the Trade-off between Plausibility, Change Intensity and Adversarial Power in Counterfactual Explanations using Multi-objective Optimization [73.89239820192894]
  自動対物生成は、生成した対物インスタンスのいくつかの側面を考慮すべきである。 本稿では, 対実例生成のための新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T15:02:53Z)
• Explainable Artificial Intelligence for Bayesian Neural Networks: Towards trustworthy predictions of ocean dynamics [0.0]
  ニューラルネットワークの信頼性は、不確実性を表現したり、スキルを説明する能力が欠けているため、しばしば疑問視される。 気候変動の応用など、高い利害関係の意思決定においてニューラルネットワークの利用が増加していることを考えると、これは問題となる可能性がある。 我々は、パラメータが決定論的ではなく分布であるベイズニューラルネットワーク(BNN)の実装に成功し、説明可能なAI(XAI)技術の新しい実装を適用することにより、両方の問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-30T08:35:57Z)
• Deep Learning Reproducibility and Explainable AI (XAI) [9.13755431537592]
  ディープラーニング(DL)学習アルゴリズムの非決定性とそのニューラルネットワーク(NN)モデルの説明可能性への影響について検討した。 この問題について議論するため、2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングし、その結果を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T12:06:20Z)
• Visualizing the Diversity of Representations Learned by Bayesian Neural Networks [5.660714085843854]
  ベイジアンニューラルネットワーク(BNN)で学習した特徴表現の多様性を探索・可視化するために,XAI手法がどう利用できるかを検討する。 我々の研究は、人間の理解可能な特徴情報の観点から、下層の意思決定戦略に関して、後天的な分布に関する新たな洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T10:40:55Z)
• Evaluating Explainable Artificial Intelligence Methods for Multi-label Deep Learning Classification Tasks in Remote Sensing [0.0]
  ベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを持つディープラーニングモデルを開発した。 モデル予測の理解と解釈に10のXAI手法が用いられた。 Occlusion、Grad-CAM、Limeは、最も解釈可能で信頼性の高いXAIメソッドでした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-03T11:13:14Z)
• Interpretable Detail-Fidelity Attention Network for Single Image Super-Resolution [89.1947690981471]
  本研究では,スムースとディテールを段階的に分割・収束的に処理する,目的・解釈可能なディテール・ファイダリティ・アテンション・ネットワークを提案する。 特に,詳細推論において顕著な解釈可能な特徴表現のためのヘシアンフィルタを提案する。 実験により,提案手法は最先端手法よりも優れた性能を示すことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-28T08:31:23Z)
• Explainability in Deep Reinforcement Learning [68.8204255655161]
  説明可能な強化学習(XRL)の実現に向けての最近の成果を概観する。 エージェントの振る舞いを正当化し、説明することが不可欠である重要な状況において、RLモデルのより良い説明可能性と解釈性は、まだブラックボックスと見なされているものの内部動作に関する科学的洞察を得るのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-15T10:11:42Z)
• Binary Neural Networks: A Survey [126.67799882857656]
  バイナリニューラルネットワークは、リソース制限されたデバイスにディープモデルをデプロイするための有望なテクニックとして機能する。 バイナライゼーションは必然的に深刻な情報損失を引き起こし、さらに悪いことに、その不連続性はディープネットワークの最適化に困難をもたらす。 本稿では,2項化を直接実施するネイティブソリューションと,量子化誤差の最小化,ネットワーク損失関数の改善,勾配誤差の低減といった手法を用いて,これらのアルゴリズムを探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-31T16:47:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。