論文の概要: Aligning Characteristic Descriptors with Images for Human-Expert-like Explainability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04008v1
- Date: Wed, 06 Nov 2024 15:47:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-07 19:24:23.861257
- Title: Aligning Characteristic Descriptors with Images for Human-Expert-like Explainability
- Title（参考訳）: 人力的な説明性のための特徴記述子と画像とのアライメント
- Authors: Bharat Chandra Yalavarthi, Nalini Ratha,
- Abstract要約: 法執行機関や医療診断のようなミッションクリティカルな領域では、ディープラーニングモデルのアウトプットを説明・解釈する能力が不可欠である。
本稿では,特徴記述子を用いたモデル決定手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: In mission-critical domains such as law enforcement and medical diagnosis, the ability to explain and interpret the outputs of deep learning models is crucial for ensuring user trust and supporting informed decision-making. Despite advancements in explainability, existing methods often fall short in providing explanations that mirror the depth and clarity of those given by human experts. Such expert-level explanations are essential for the dependable application of deep learning models in law enforcement and medical contexts. Additionally, we recognize that most explanations in real-world scenarios are communicated primarily through natural language. Addressing these needs, we propose a novel approach that utilizes characteristic descriptors to explain model decisions by identifying their presence in images, thereby generating expert-like explanations. Our method incorporates a concept bottleneck layer within the model architecture, which calculates the similarity between image and descriptor encodings to deliver inherent and faithful explanations. Through experiments in face recognition and chest X-ray diagnosis, we demonstrate that our approach offers a significant contrast over existing techniques, which are often limited to the use of saliency maps. We believe our approach represents a significant step toward making deep learning systems more accountable, transparent, and trustworthy in the critical domains of face recognition and medical diagnosis.
- Abstract（参考訳）: 法執行機関や医療診断などのミッションクリティカルな領域では、深層学習モデルのアウトプットを説明・解釈する能力は、ユーザの信頼の確保と情報的意思決定の支援に不可欠である。
説明可能性の進歩にもかかわらず、既存の手法は人間の専門家が与えた深さと明快さを反映した説明の提供に不足することが多い。
このような専門家レベルの説明は、法執行や医学的文脈におけるディープラーニングモデルの信頼性の高い適用に不可欠である。
さらに、実世界のシナリオにおけるほとんどの説明は、主に自然言語を介して伝達されていることを認識している。
これらのニーズに対応するために,特徴記述子を用いたモデル決定手法を提案する。
提案手法は,概念ボトルネック層をモデルアーキテクチャに組み込んで,画像と記述子エンコーディングの類似性を計算し,本質的で忠実な説明を提供する。
顔の認識と胸部X線診断の実験を通して,本手法が既存の手法と有意な対比を提供することを示した。
当社のアプローチは、顔認識と診断の重要な領域において、ディープラーニングシステムをより説明しやすく、透明で、信頼性の高いものにするための重要な一歩だと信じています。
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