論文の概要: Explainable Concept Generation through Vision-Language Preference Learning for Understanding Neural Networks' Internal Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13438v3
• Date: Thu, 05 Jun 2025 23:54:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:42.654647
• Title: Explainable Concept Generation through Vision-Language Preference Learning for Understanding Neural Networks' Internal Representations
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークの内部表現理解のための視覚言語選好学習による説明可能な概念生成
• Authors: Aditya Taparia, Som Sagar, Ransalu Senanayake,
• Abstract要約: 概念に基づく手法は、ディープニューラルネットワークをポストホックで説明するのに一般的な選択肢となっている。 視覚言語生成モデルを微調整する強化学習に基づく選好最適化アルゴリズムを考案する。 提案手法は,多様な概念を効率的にかつ確実に表現する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.736445799116692
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the inner representation of a neural network helps users improve models. Concept-based methods have become a popular choice for explaining deep neural networks post-hoc because, unlike most other explainable AI techniques, they can be used to test high-level visual "concepts" that are not directly related to feature attributes. For instance, the concept of "stripes" is important to classify an image as a zebra. Concept-based explanation methods, however, require practitioners to guess and manually collect multiple candidate concept image sets, making the process labor-intensive and prone to overlooking important concepts. Addressing this limitation, in this paper, we frame concept image set creation as an image generation problem. However, since naively using a standard generative model does not result in meaningful concepts, we devise a reinforcement learning-based preference optimization (RLPO) algorithm that fine-tunes a vision-language generative model from approximate textual descriptions of concepts. Through a series of experiments, we demonstrate our method's ability to efficiently and reliably articulate diverse concepts that are otherwise challenging to craft manually.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの内部表現を理解することは、ユーザーがモデルを改善するのに役立つ。 他の説明可能なAI技術とは異なり、機能属性に直接関連しない高レベルの視覚的"概念"をテストするために使用できるため、コンセプトベースの手法は、ディープニューラルネットワークをポストホックで説明するための一般的な選択肢となっている。 例えば、「ストリップ」の概念は、イメージをシマウマとして分類することが重要である。 しかし、概念に基づく説明法では、実践者は複数の候補となる概念イメージを推測し、手動で収集する必要がある。 本稿では,この制限に対処するため,画像生成問題として概念セットの作成を行う。 しかし, 標準的な生成モデルを用いることで意味のある概念が得られないため, 概念のテキスト記述から視覚言語生成モデルを微調整する強化学習に基づく選好最適化(RLPO)アルゴリズムを考案する。 一連の実験を通じて,手作業では難しい多様な概念を効率的にかつ確実に表現する手法の能力を実証した。

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