論文の概要: Decompose the model: Mechanistic interpretability in image models with Generalized Integrated Gradients (GIG)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01610v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 05:19:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 02:43:06.951856
• Title: Decompose the model: Mechanistic interpretability in image models with Generalized Integrated Gradients (GIG)
• Title（参考訳）: 分解モデル:一般統合勾配(GIG)を用いた画像モデルの機械論的解釈可能性
• Authors: Yearim Kim, Sangyu Han, Sangbum Han, Nojun Kwak,
• Abstract要約: 本稿では,すべての中間層を経由した入力から,データセット全体の最終的な出力まで,経路全体をトレースする新しい手法を提案する。 本稿では,PFV(Pointwise Feature Vectors)とERF(Effective Receptive Fields)を用いて,モデル埋め込みを解釈可能な概念ベクトルに分解する。 そして,汎用統合勾配(GIG)を用いて概念ベクトル間の関係を計算し,モデル行動の包括的,データセットワイドな解析を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.02036048242832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of eXplainable AI (XAI) in language models, the progression from local explanations of individual decisions to global explanations with high-level concepts has laid the groundwork for mechanistic interpretability, which aims to decode the exact operations. However, this paradigm has not been adequately explored in image models, where existing methods have primarily focused on class-specific interpretations. This paper introduces a novel approach to systematically trace the entire pathway from input through all intermediate layers to the final output within the whole dataset. We utilize Pointwise Feature Vectors (PFVs) and Effective Receptive Fields (ERFs) to decompose model embeddings into interpretable Concept Vectors. Then, we calculate the relevance between concept vectors with our Generalized Integrated Gradients (GIG), enabling a comprehensive, dataset-wide analysis of model behavior. We validate our method of concept extraction and concept attribution in both qualitative and quantitative evaluations. Our approach advances the understanding of semantic significance within image models, offering a holistic view of their operational mechanics.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルにおけるeXplainable AI(XAI)の分野において、個々の決定の局所的な説明から、高レベルの概念によるグローバルな説明への進歩は、正確な操作をデコードすることを目的とした機械的解釈可能性の基礎を築いた。 しかし、既存の手法が主にクラス固有の解釈に焦点を当てているイメージモデルでは、このパラダイムは十分に研究されていない。 本稿では,すべての中間層を経由した入力から,データセット全体の最終的な出力まで,経路全体を体系的にトレースする手法を提案する。 本稿では,PFV(Pointwise Feature Vectors)とERF(Effective Receptive Fields)を用いて,モデル埋め込みを解釈可能な概念ベクトルに分解する。 そして、一般化統合勾配(GIG)を用いて概念ベクトル間の関係を計算し、モデル行動の包括的、データセットワイドな解析を可能にする。 定性評価と定量的評価の両方において,概念抽出と概念属性の方法を検証する。 我々のアプローチは、画像モデルにおける意味的重要性の理解を前進させ、その操作力学の全体像を提供する。

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