論文の概要: Neural Networks Decoded: Targeted and Robust Analysis of Neural Network Decisions via Causal Explanations and Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05484v1
- Date: Mon, 7 Oct 2024 20:44:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 18:28:00.597287
- Title: Neural Networks Decoded: Targeted and Robust Analysis of Neural Network Decisions via Causal Explanations and Reasoning
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークデコード:因果説明と推論によるニューラルネットワーク決定のターゲットとロバスト解析
- Authors: Alec F. Diallo, Vaishak Belle, Paul Patras,
- Abstract要約: 本稿では、因果推論理論に基づく新しい手法TRACERを紹介し、DNN決定の根底にある因果ダイナミクスを推定する。
提案手法は入力特徴に系統的に介入し,特定の変化がネットワークを介してどのように伝播するかを観察し,内部の活性化と最終的な出力に影響を与える。
TRACERはさらに、モデルバイアスの可能性のある反ファクトを生成することで説明可能性を高め、誤分類に対する対照的な説明を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.947555560412397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite their success and widespread adoption, the opaque nature of deep neural networks (DNNs) continues to hinder trust, especially in critical applications. Current interpretability solutions often yield inconsistent or oversimplified explanations, or require model changes that compromise performance. In this work, we introduce TRACER, a novel method grounded in causal inference theory designed to estimate the causal dynamics underpinning DNN decisions without altering their architecture or compromising their performance. Our approach systematically intervenes on input features to observe how specific changes propagate through the network, affecting internal activations and final outputs. Based on this analysis, we determine the importance of individual features, and construct a high-level causal map by grouping functionally similar layers into cohesive causal nodes, providing a structured and interpretable view of how different parts of the network influence the decisions. TRACER further enhances explainability by generating counterfactuals that reveal possible model biases and offer contrastive explanations for misclassifications. Through comprehensive evaluations across diverse datasets, we demonstrate TRACER's effectiveness over existing methods and show its potential for creating highly compressed yet accurate models, illustrating its dual versatility in both understanding and optimizing DNNs.
- Abstract（参考訳）: 成功と広く採用されているにもかかわらず、ディープニューラルネットワーク(DNN)の不透明な性質は、特にクリティカルなアプリケーションにおいて、信頼を妨げ続けている。
現在の解釈可能性のソリューションは、しばしば矛盾または過度に単純化された説明をもたらすか、または性能を損なうモデル変更を必要とする。
本研究では,DNN決定を支える因果的ダイナミクスを,アーキテクチャを変更したり,性能を損なうことなく推定する手法であるTRACERを紹介する。
提案手法は入力特徴に系統的に介入し,特定の変化がネットワークを介してどのように伝播するかを観察し,内部の活性化と最終的な出力に影響を与える。
この分析に基づいて、個々の特徴の重要性を判定し、機能的に類似した層を結合型因果ノードにグループ化して高レベルの因果写像を構築し、ネットワークの異なる部分が決定にどのように影響するかを構造化して解釈可能な視点を提供する。
TRACERはさらに、モデルバイアスの可能性のある反ファクトを生成することで説明可能性を高め、誤分類に対する対照的な説明を提供する。
多様なデータセットの包括的評価を通じて、TRACERが既存の手法に対して有効であることを示し、高度に圧縮されながら正確なモデルを作成する可能性を示し、DNNの理解と最適化の両方においてその双対の汎用性を示す。
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