論文の概要: LLM-based Hierarchical Concept Decomposition for Interpretable Fine-Grained Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18672v1
- Date: Wed, 29 May 2024 00:36:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 21:13:51.650830
- Title: LLM-based Hierarchical Concept Decomposition for Interpretable Fine-Grained Image Classification
- Title（参考訳）: 微視的画像分類のためのLLMに基づく階層的概念分解
- Authors: Renyi Qu, Mark Yatskar,
- Abstract要約: 構造化概念解析によるモデル解釈可能性の向上を目的とした新しいフレームワークである textttHi-CoDe (階層概念分解) を導入する。
われわれのアプローチは、最先端のモデルの性能だけでなく、意思決定プロセスに対する明確な洞察を提供することで透明性を向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8754760054410955
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in interpretable models for vision-language tasks have achieved competitive performance; however, their interpretability often suffers due to the reliance on unstructured text outputs from large language models (LLMs). This introduces randomness and compromises both transparency and reliability, which are essential for addressing safety issues in AI systems. We introduce \texttt{Hi-CoDe} (Hierarchical Concept Decomposition), a novel framework designed to enhance model interpretability through structured concept analysis. Our approach consists of two main components: (1) We use GPT-4 to decompose an input image into a structured hierarchy of visual concepts, thereby forming a visual concept tree. (2) We then employ an ensemble of simple linear classifiers that operate on concept-specific features derived from CLIP to perform classification. Our approach not only aligns with the performance of state-of-the-art models but also advances transparency by providing clear insights into the decision-making process and highlighting the importance of various concepts. This allows for a detailed analysis of potential failure modes and improves model compactness, therefore setting a new benchmark in interpretability without compromising the accuracy.
- Abstract（参考訳）: 視覚言語タスクの解釈可能なモデルの最近の進歩は、競争的な性能を達成したが、大きな言語モデル(LLM)からの非構造化テキスト出力に依存しているため、その解釈可能性に悩まされることがしばしばある。
これはランダム性を導入し、AIシステムの安全性問題に対処するために不可欠な透明性と信頼性の両方を損なう。
本稿では,構造化概念解析によるモデル解釈可能性の向上を目的とした新しいフレームワークである‘texttt{Hi-CoDe}(階層概念分解)’を紹介する。
1)入力画像を視覚概念の階層構造に分解し,視覚概念木を形成する。
2) CLIPから派生した概念特化機能を利用する単純な線形分類器のアンサンブルを用いて分類を行う。
我々のアプローチは、最先端のモデルの性能だけでなく、意思決定プロセスに対する明確な洞察を提供し、さまざまな概念の重要性を強調することによって透明性も向上します。
これにより、潜在的な障害モードを詳細に分析し、モデルコンパクト性を向上させることができるため、精度を損なうことなく、新しいベンチマークを解釈可能である。
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