論文の概要: Segmentation and Smoothing Affect Explanation Quality More Than the Choice of Perturbation-based XAI Method for Image Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04116v2
• Date: Wed, 29 Jan 2025 13:16:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:51:41.339111
• Title: Segmentation and Smoothing Affect Explanation Quality More Than the Choice of Perturbation-based XAI Method for Image Explanations
• Title（参考訳）: 画像説明のための摂動型XAI法の選択以上のセグメンテーションと平滑化の影響
• Authors: Gustav Grund Pihlgren, Kary Främling,
• Abstract要約: ポストホック画像説明法は、画像予測モデルを説明するために一般的に用いられる。 異なるメソッドのどのパラメータが様々なパフォーマンスの原因であるかは、まだよく分かっていない。 その結果、他の作品の焦点である帰属計算が結果にほとんど影響を与えないことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1663475941322277
• License:
• Abstract: Perturbation-based post-hoc image explanation methods are commonly used to explain image prediction models. These methods perturb parts of the input to measure how those parts affect the output. Since the methods only require the input and output they can be applied to any model, making them a popular choice to explain black-box models. While many different models exist and have been compared with one another, it remains poorly understood which parameters of the different methods are responsible for their varying performance. This work uses the Randomized Input Sampling for Explanations (RISE) method as a baseline to evaluate many combinations of mask sampling, segmentation techniques, smoothing, attribution calculation, and per-segment or per-pixel attribution, using a proxy metric. The results show that attribution calculation, which is frequently the focus of other works, has little impact on the results. Conversely, segmentation and per-pixel attribution, rarely examined parameters, have a significant impact. The implementation of and data gathered in this work are available online: https://github.com/guspih/post-hoc-image-perturbation and https://bit.ly/smooth-mask-perturbation
• Abstract（参考訳）: 摂動に基づくポストホック画像説明法は、画像予測モデルを説明するために一般的に用いられる。 これらの方法は入力の一部を摂動させ、それらの部分が出力にどのように影響するかを測定する。 メソッドは入力と出力のみを必要とするため、どんなモデルにも適用できるため、ブラックボックスモデルを説明するのに一般的な選択である。 多くの異なるモデルが存在し、互いに比較されてきたが、異なるメソッドのどのパラメータが様々なパフォーマンスの原因であるかはいまだよく分かっていない。 この研究は、Randomized Input Smpling for Explanations (RISE) 法をベースラインとして、マスクサンプリング、セグメンテーション手法、スムーズ化、帰属計算、ピクセル単位の帰属をプロキシメトリックを用いて評価する。 その結果、他の作品の焦点である帰属計算が結果にほとんど影響を与えないことが判明した。 対照的に、ピクセル単位の属性やセグメンテーションは、まれに検査されるパラメータに大きく影響する。 https://github.com/guspih/post-hoc-image-perturbation and https://bit.ly/smooth-mask-perturbation

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