論文の概要: Enhancing Neural Network Interpretability Through Conductance-Based Information Plane Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14681v1
- Date: Mon, 26 Aug 2024 23:10:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 15:24:16.443114
- Title: Enhancing Neural Network Interpretability Through Conductance-Based Information Plane Analysis
- Title（参考訳）: コンダクタンスに基づく情報平面解析によるニューラルネットワークの解釈性向上
- Authors: Jaouad Dabounou, Amine Baazzouz,
- Abstract要約: インフォメーションプレーン(Information Plane)は、ニューラルネットワーク内の情報の流れを分析するための概念的フレームワークである。
本稿では,入力特徴に対する感度尺度であるレイヤコンダクタンスを用いて情報平面解析を強化する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Information Plane is a conceptual framework used to analyze the flow of information in neural networks, but traditional methods based on activations may not fully capture the dynamics of information processing. This paper introduces a new approach that uses layer conductance, a measure of sensitivity to input features, to enhance the Information Plane analysis. By incorporating gradient-based contributions, we provide a more precise characterization of information dynamics within the network. The proposed conductance-based Information Plane and a new Information Transformation Efficiency (ITE) metric are evaluated on pretrained ResNet50 and VGG16 models using the ImageNet dataset. Our results demonstrate the ability to identify critical hidden layers that contribute significantly to model performance and interpretability, giving insights into information compression, preservation, and utilization across layers. The conductance-based approach offers a granular perspective on feature attribution, enhancing our understanding of the decision-making processes within neural networks. Furthermore, our empirical findings challenge certain theoretical predictions of the Information Bottleneck theory, highlighting the complexities of information dynamics in real-world data scenarios. The proposed method not only advances our understanding of information dynamics in neural networks but also has the potential to significantly impact the broader field of Artificial Intelligence by enabling the development of more interpretable, efficient, and robust models.
- Abstract（参考訳）: インフォメーションプレーン(Information Plane)は、ニューラルネットワーク内の情報の流れを分析するために使用される概念的なフレームワークであるが、アクティベーションに基づく従来の手法では、情報処理のダイナミクスを完全に把握できない可能性がある。
本稿では,入力特徴に対する感度尺度であるレイヤコンダクタンスを用いて情報平面解析を強化する手法を提案する。
勾配に基づくコントリビューションを取り入れることで、ネットワーク内の情報力学をより正確に評価することができる。
The proposed conductance-based Information Plane and a new Information Transformation efficiency (ITE) metric on pretrained ResNet50 and VGG16 model using the ImageNet dataset。
以上の結果から,レイヤ間の情報圧縮,保存,利用に関する知見を提供するとともに,モデルの性能と解釈可能性に大きく寄与する重要な隠蔽層を識別する能力を示す。
コンダクタンスベースのアプローチは、特徴属性に関する詳細な視点を提供し、ニューラルネットワーク内の意思決定プロセスの理解を深めます。
さらに、実世界のデータシナリオにおける情報力学の複雑さを浮き彫りにして、Information Bottleneck理論のある種の理論的予測に挑戦した。
提案手法は、ニューラルネットワークにおける情報力学の理解を深めるだけでなく、より解釈可能で効率的で堅牢なモデルの開発を可能にすることによって、人工知能の幅広い分野に大きな影響を与える可能性がある。
関連論文リスト
- Deep Learning Through A Telescoping Lens: A Simple Model Provides Empirical Insights On Grokking, Gradient Boosting & Beyond [61.18736646013446]
その驚くべき振る舞いをより深く理解するために、トレーニングされたニューラルネットワークの単純かつ正確なモデルの有用性について検討する。
3つのケーススタディで、様々な顕著な現象に関する新しい経験的洞察を導き出すためにどのように適用できるかを説明します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T22:54:34Z) - Manipulating Feature Visualizations with Gradient Slingshots [54.31109240020007]
本稿では,モデルの決定過程に大きな影響を及ぼすことなく,特徴可視化(FV)を操作する新しい手法を提案する。
ニューラルネットワークモデルにおける本手法の有効性を評価し,任意の選択したニューロンの機能を隠蔽する能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T18:57:17Z) - Visual Prompting Upgrades Neural Network Sparsification: A Data-Model Perspective [64.04617968947697]
より優れた重量空間を実現するために、新しいデータモデル共設計視点を導入する。
具体的には、提案したVPNフレームワークでニューラルネットワークのスパーシフィケーションをアップグレードするために、カスタマイズされたVisual Promptが実装されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-03T13:50:24Z) - To Compress or Not to Compress- Self-Supervised Learning and Information
Theory: A Review [30.87092042943743]
ディープニューラルネットワークは教師付き学習タスクに優れるが、広範なラベル付きデータの必要性によって制約される。
自己組織化学習は有望な代替手段として登場し、明確なラベルなしでモデルを学習できる。
情報理論、特に情報ボトルネックの原則は、ディープニューラルネットワークの形成において重要な役割を担っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-19T00:33:59Z) - Statistical Physics of Deep Neural Networks: Initialization toward
Optimal Channels [6.144858413112823]
ディープラーニングでは、ニューラルネットワークは入力データとその表現の間のノイズの多いチャネルとして機能する。
ニューラルネットワークが最適なチャネルに内在する可能性について,よく見過ごされる可能性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-04T05:13:01Z) - Influencer Detection with Dynamic Graph Neural Networks [56.1837101824783]
インフルエンサー検出のための動的グラフニューラルネットワーク(GNN)の構成について検討する。
GNNにおける深層多面的注意と時間特性の符号化が性能を著しく向上させることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-15T13:00:25Z) - Mutual information estimation for graph convolutional neural networks [0.0]
本稿では,学習中にネットワークの内部表現を追跡するアーキテクチャに依存しない手法を提案する。
グラフベースアーキテクチャで導入された帰納バイアスが、完全に接続されたニューラルネットワークに対して相互情報平面をどのように変化させるかを比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-31T08:30:04Z) - Meta-learning using privileged information for dynamics [66.32254395574994]
Neural ODE Processモデルを拡張して、Learning Using Privileged Information設定内の追加情報を使用します。
シミュレーション動的タスクの精度とキャリブレーションを向上した実験により拡張性を検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-29T12:18:02Z) - Explainability-aided Domain Generalization for Image Classification [0.0]
説明可能性文献から手法やアーキテクチャを適用することで、ドメインの一般化という困難な課題に対して最先端のパフォーマンスを達成できることを示す。
そこで我々は,勾配に基づくクラスアクティベーションマップを用いて学習中にネットワークが指導を受ける手法であるDivCAMを含む新しいアルゴリズムを開発し,多様な識別機能に焦点をあてる。
これらの手法は、説明可能性に加えて競合性能を提供するため、深層ニューラルネットワークアーキテクチャのロバスト性を改善するツールとして使用できると論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-05T02:27:01Z) - Network Diffusions via Neural Mean-Field Dynamics [52.091487866968286]
本稿では,ネットワーク上の拡散の推論と推定のための新しい学習フレームワークを提案する。
本研究の枠組みは, ノード感染確率の正確な進化を得るために, モリ・ズワンジッヒ形式から導かれる。
我々のアプローチは、基礎となる拡散ネットワークモデルのバリエーションに対して多用途で堅牢である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-16T18:45:20Z) - Deep learning of contagion dynamics on complex networks [0.0]
本稿では,ネットワーク上での感染動態の効果的なモデルを構築するために,ディープラーニングに基づく補完的アプローチを提案する。
任意のネットワーク構造をシミュレーションすることで,学習したダイナミックスの性質を学習データを超えて探索することが可能になる。
この結果は,ネットワーク上での感染動態の効果的なモデルを構築するために,ディープラーニングが新たな補完的な視点を提供することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-09T17:18:34Z)
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。