論文の概要: DLBacktrace: A Model Agnostic Explainability for any Deep Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12643v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 16:54:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:38:29.062175
• Title: DLBacktrace: A Model Agnostic Explainability for any Deep Learning Models
• Title（参考訳）: DLBacktrace: ディープラーニングモデルに対するモデルに依存しない説明可能性
• Authors: Vinay Kumar Sankarapu, Chintan Chitroda, Yashwardhan Rathore, Neeraj Kumar Singh, Pratinav Seth,
• Abstract要約: ディープラーニングモデルは、意思決定プロセスにおける透明性が制限された不透明な'ブラックボックス'として機能する。 この研究は、AIシステムにおける解釈可能性の押し付けの必要性に対処し、信頼の育成、説明責任の確保、ミッションクリティカルな分野における責任あるデプロイメントの促進におけるその役割を強調した。 DLBacktraceは、AryaXAIチームが開発し、幅広い領域にわたるモデル決定を照らす革新的なテクニックです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.747623282473278
• License:
• Abstract: The rapid advancement of artificial intelligence has led to increasingly sophisticated deep learning models, which frequently operate as opaque 'black boxes' with limited transparency in their decision-making processes. This lack of interpretability presents considerable challenges, especially in high-stakes applications where understanding the rationale behind a model's outputs is as essential as the outputs themselves. This study addresses the pressing need for interpretability in AI systems, emphasizing its role in fostering trust, ensuring accountability, and promoting responsible deployment in mission-critical fields. To address the interpretability challenge in deep learning, we introduce DLBacktrace, an innovative technique developed by the AryaXAI team to illuminate model decisions across a wide array of domains, including simple Multi Layer Perceptron (MLPs), Convolutional Neural Networks (CNNs), Large Language Models (LLMs), Computer Vision Models, and more. We provide a comprehensive overview of the DLBacktrace algorithm and present benchmarking results, comparing its performance against established interpretability methods, such as SHAP, LIME, GradCAM, Integrated Gradients, SmoothGrad, and Attention Rollout, using diverse task-based metrics. The proposed DLBacktrace technique is compatible with various model architectures built in PyTorch and TensorFlow, supporting models like Llama 3.2, other NLP architectures such as BERT and LSTMs, computer vision models like ResNet and U-Net, as well as custom deep neural network (DNN) models for tabular data. This flexibility underscores DLBacktrace's adaptability and effectiveness in enhancing model transparency across a broad spectrum of applications. The library is open-sourced and available at https://github.com/AryaXAI/DLBacktrace .
• Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な進歩により、ますます洗練されたディープラーニングモデルが生まれ、意思決定プロセスにおける透明性が制限された不透明な「ブラックボックス」として頻繁に運用されている。 この解釈可能性の欠如は、特に、モデル出力の背景にある理性を理解することは、出力自体と同じくらいに不可欠である、高度なアプリケーションにおいて、かなりの課題を生じさせる。 この研究は、AIシステムにおける解釈可能性の押し付けの必要性に対処し、信頼の育成、説明責任の確保、ミッションクリティカルな分野における責任あるデプロイメントの促進におけるその役割を強調した。 深層学習における解釈可能性の問題に対処するため,AyaXAIチームが開発したDLBacktraceを導入し,シンプルなマルチレイヤパーセプトロン(MLP),畳み込みニューラルネットワーク(CNN),大規模言語モデル(LLM),コンピュータビジョンモデルなど,幅広い領域にわたるモデル決定を照らす。 本稿では,DLBacktraceアルゴリズムの概要とベンチマーク結果について,SHAP,LIME,GradCAM,Integrated Gradients,SmoothGrad,Attention Rolloutといった既存の解釈可能性手法との比較を行った。 提案されたDLBacktraceテクニックは、PyTorchとTensorFlowで構築されたさまざまなモデルアーキテクチャと互換性があり、Llama 3.2のようなモデル、BERTやLSTMのような他のNLPアーキテクチャ、ResNetやU-Netのようなコンピュータビジョンモデル、タブデータ用のカスタムディープニューラルネットワーク(DNN)モデルをサポートする。 この柔軟性はDLBacktraceの適応性と、広範囲のアプリケーションにわたるモデルの透明性向上の有効性を強調している。 ライブラリはオープンソースで、https://github.com/AryaXAI/DLBacktrace で公開されている。

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