論文の概要: Reproducibility study of "LICO: Explainable Models with Language-Image Consistency"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13989v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 19:41:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:25:22.926577
• Title: Reproducibility study of "LICO: Explainable Models with Language-Image Consistency"
• Title（参考訳）: 言語画像一貫性を持つ説明可能なモデル」の再現性に関する研究
• Authors: Luan Fletcher, Robert van der Klis, Martin Sedláček, Stefan Vasilev, Christos Athanasiadis,
• Abstract要約: 本稿では, Lei et al. (2023) が提案手法であるlicOについて, ポストホック解釈可能性の向上のために行った主張について検討する。 licOは,解釈可能性の定量的・定性的な尺度の分類性能の向上や改善に一貫して寄与しているとは見出されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5825410941577593
• License:
• Abstract: The growing reproducibility crisis in machine learning has brought forward a need for careful examination of research findings. This paper investigates the claims made by Lei et al. (2023) regarding their proposed method, LICO, for enhancing post-hoc interpretability techniques and improving image classification performance. LICO leverages natural language supervision from a vision-language model to enrich feature representations and guide the learning process. We conduct a comprehensive reproducibility study, employing (Wide) ResNets and established interpretability methods like Grad-CAM and RISE. We were mostly unable to reproduce the authors' results. In particular, we did not find that LICO consistently led to improved classification performance or improvements in quantitative and qualitative measures of interpretability. Thus, our findings highlight the importance of rigorous evaluation and transparent reporting in interpretability research.
• Abstract（参考訳）: 機械学習における再現性危機の増大は、研究結果の慎重な検査の必要性を増している。 本稿では,Lei et al (2023) が提案手法であるlicOについて,ポストホック解釈性の向上と画像分類性能の向上のために行った主張について検討する。 licOは、視覚モデルから自然言語の監視を活用して、特徴表現を豊かにし、学習プロセスを導く。 我々は、(Wide) ResNetsを用いて包括的な再現性研究を行い、Grad-CAMやRISEのような解釈可能性の手法を確立した。 私たちはほとんど著者の結果を再現できなかった。 特に, licOが一貫した分類性能の向上や, 定量的, 質的な解釈可能性向上に繋がることは見つからなかった。 そこで本研究では,解釈可能性研究における厳密な評価と透明な報告の重要性を強調した。

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