Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interpreting Neural Networks through Mahalanobis Distance

論文の概要: Interpreting Neural Networks through Mahalanobis Distance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19352v1
Date: Fri, 25 Oct 2024 07:21:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-28 13:38:16.998638
Title: Interpreting Neural Networks through Mahalanobis Distance
Title（参考訳）: マハラノビス距離によるニューラルネットワークの解釈
Authors: Alan Oursland,
Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークの線形層とマハラノビス距離を結合する理論的枠組みを提案する。この研究は理論的であり、経験的データを含んでいないが、提案された距離に基づく解釈は、モデルロバスト性を高め、一般化を改善し、ニューラルネットワークの決定をより直観的な説明を提供する可能性がある。
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Abstract: This paper introduces a theoretical framework that connects neural network linear layers with the Mahalanobis distance, offering a new perspective on neural network interpretability. While previous studies have explored activation functions primarily for performance optimization, our work interprets these functions through statistical distance measures, a less explored area in neural network research. By establishing this connection, we provide a foundation for developing more interpretable neural network models, which is crucial for applications requiring transparency. Although this work is theoretical and does not include empirical data, the proposed distance-based interpretation has the potential to enhance model robustness, improve generalization, and provide more intuitive explanations of neural network decisions.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークの線形層とマハラノビス距離を結合する理論的枠組みを提案する。これまでの研究では、主に性能最適化のためにアクティベーション関数を探索してきたが、我々の研究は、統計的距離測定によってこれらの機能を解釈している。この接続を確立することで、より解釈可能なニューラルネットワークモデルを開発するための基盤を提供します。この研究は理論的であり、経験的データを含んでいないが、提案された距離に基づく解釈は、モデルロバスト性を高め、一般化を改善し、ニューラルネットワークの決定をより直観的な説明を提供する可能性がある。

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