論文の概要: ProtoS-ViT: Visual foundation models for sparse self-explainable classifications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10025v2
• Date: Sat, 14 Dec 2024 03:38:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:52:01.109450
• Title: ProtoS-ViT: Visual foundation models for sparse self-explainable classifications
• Title（参考訳）: ProtoS-ViT:スパース自己説明可能な分類のための視覚基盤モデル
• Authors: Hugues Turbé, Mina Bjelogrlic, Gianmarco Mengaldo, Christian Lovis,
• Abstract要約: プロトタイプネットワークは、概念の線形和に基づいて本質的に説明可能なモデルを構築することを目的としている。 この研究はまず、現在の原型ネットワークにおける欠点を識別できる量的および質的なメトリクスの広範なセットを提案する。 その後、コンパクトな説明を提供する新しいアーキテクチャを導入し、説明品質の観点から現在の原型モデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6249768559720122
• License:
• Abstract: Prototypical networks aim to build intrinsically explainable models based on the linear summation of concepts. Concepts are coherent entities that we, as humans, can recognize and associate with a certain object or entity. However, important challenges remain in the fair evaluation of explanation quality provided by these models. This work first proposes an extensive set of quantitative and qualitative metrics which allow to identify drawbacks in current prototypical networks. It then introduces a novel architecture which provides compact explanations, outperforming current prototypical models in terms of explanation quality. Overall, the proposed architecture demonstrates how frozen pre-trained ViT backbones can be effectively turned into prototypical models for both general and domain-specific tasks, in our case biomedical image classifiers. Code is available at \url{https://github.com/hturbe/protosvit}.
• Abstract（参考訳）: プロトタイプネットワークは、概念の線形和に基づいて本質的に説明可能なモデルを構築することを目的としている。 概念は、私たちが人間として、ある対象や実体を認識し、関連付けることができる一貫性のある実体である。 しかし、これらのモデルが提供する説明品質の公平な評価には重要な課題が残っている。 この研究はまず、現在の原型ネットワークにおける欠点を識別できる量的および質的なメトリクスの広範なセットを提案する。 その後、コンパクトな説明を提供する新しいアーキテクチャを導入し、説明品質の観点から現在の原型モデルより優れている。 提案アーキテクチャでは,凍結したViTバックボーンが,一般タスクとドメイン固有のタスクの両方において,効果的にプロトタイプモデルに変換可能であることを示す。 コードは \url{https://github.com/hturbe/protosvit} で公開されている。

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