論文の概要: Beyond Interpretability: The Gains of Feature Monosemanticity on Model Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21331v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 18:03:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:41:59.480596
• Title: Beyond Interpretability: The Gains of Feature Monosemanticity on Model Robustness
• Title（参考訳）: 解釈可能性を超えて - モデルロバスト性における特徴的非意味性の獲得
• Authors: Qi Zhang, Yifei Wang, Jingyi Cui, Xiang Pan, Qi Lei, Stefanie Jegelka, Yisen Wang,
• Abstract要約: ディープラーニングモデルは多意味性による解釈可能性の欠如に悩まされることが多い。 神経細胞が一貫したセマンティクスと異なるセマンティクスに対応するモノセマンティクスの最近の進歩は、解釈可能性を大幅に改善した。 モノセマンティックな特徴は解釈可能性を高めるだけでなく、モデル性能の具体的な向上をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.69369585600698
• License:
• Abstract: Deep learning models often suffer from a lack of interpretability due to polysemanticity, where individual neurons are activated by multiple unrelated semantics, resulting in unclear attributions of model behavior. Recent advances in monosemanticity, where neurons correspond to consistent and distinct semantics, have significantly improved interpretability but are commonly believed to compromise accuracy. In this work, we challenge the prevailing belief of the accuracy-interpretability tradeoff, showing that monosemantic features not only enhance interpretability but also bring concrete gains in model performance. Across multiple robust learning scenarios-including input and label noise, few-shot learning, and out-of-domain generalization-our results show that models leveraging monosemantic features significantly outperform those relying on polysemantic features. Furthermore, we provide empirical and theoretical understandings on the robustness gains of feature monosemanticity. Our preliminary analysis suggests that monosemanticity, by promoting better separation of feature representations, leads to more robust decision boundaries. This diverse evidence highlights the generality of monosemanticity in improving model robustness. As a first step in this new direction, we embark on exploring the learning benefits of monosemanticity beyond interpretability, supporting the long-standing hypothesis of linking interpretability and robustness. Code is available at \url{https://github.com/PKU-ML/Beyond_Interpretability}.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルは多意味性による解釈可能性の欠如に悩まされることが多く、個々のニューロンは複数の無関係な意味論によって活性化される。 ニューロンが一貫したセマンティクスと異なるセマンティクスに対応するモノセマンティクスの最近の進歩は、解釈可能性を大幅に改善したが、一般的には精度を損なうと信じられている。 本研究では, 単意味的特徴が解釈可能性を高めるだけでなく, モデル性能の具体的な向上をもたらすことを示す。 複数の頑健な学習シナリオ – インプットとラベルノイズ,少数ショット学習,ドメイン外一般化など – にまたがって, モノセマンティック特徴を利用したモデルは, 多セマンティック特徴に依存したモデルよりも大幅に優れていた。 さらに,特徴単意味性のロバスト性向上に関する経験的および理論的理解を提供する。 予備分析では,特徴表現のより良い分離を促進することによって,より堅牢な決定境界が導かれることが示唆された。 この多様な証拠は、モデルロバスト性を改善するための単意味性の一般化を浮き彫りにしている。 この新たな方向性の第一歩として,解釈可能性を超えた単意味性の学習的メリットを探求し,解釈可能性と堅牢性をリンクする長年の仮説を支持する。 コードは \url{https://github.com/PKU-ML/Beyond_Interpretability} で入手できる。

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