論文の概要: Large Scale Evaluation of Deep Learning-based Explainable Solar Flare Forecasting Models with Attribution-based Proximity Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18070v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 05:43:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:28:45.742545
• Title: Large Scale Evaluation of Deep Learning-based Explainable Solar Flare Forecasting Models with Attribution-based Proximity Analysis
• Title（参考訳）: 帰属型確率解析を用いた深層学習に基づく説明可能な太陽フレア予測モデルの大規模評価
• Authors: Temitope Adeyeha, Chetraj Pandey, Berkay Aydin,
• Abstract要約: 太陽フレア予測のための深層学習モデルの解釈可能性を評価するための新しい枠組みを提案する。 本研究は、24時間窓内のフレアを予測するために、全ディスクラインオブライト(LoS)マグネティックグラム画像に基づいてトレーニングされた2つのモデルを比較した。 以上の結果から,モデルの予測は活動領域の特徴と異なる程度に一致していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Accurate and reliable predictions of solar flares are essential due to their potentially significant impact on Earth and space-based infrastructure. Although deep learning models have shown notable predictive capabilities in this domain, current evaluations often focus on accuracy while neglecting interpretability and reliability--factors that are especially critical in operational settings. To address this gap, we propose a novel proximity-based framework for analyzing post hoc explanations to assess the interpretability of deep learning models for solar flare prediction. Our study compares two models trained on full-disk line-of-sight (LoS) magnetogram images to predict $\geq$M-class solar flares within a 24-hour window. We employ the Guided Gradient-weighted Class Activation Mapping (Guided Grad-CAM) method to generate attribution maps from these models, which we then analyze to gain insights into their decision-making processes. To support the evaluation of explanations in operational systems, we introduce a proximity-based metric that quantitatively assesses the accuracy and relevance of local explanations when regions of interest are known. Our findings indicate that the models' predictions align with active region characteristics to varying degrees, offering valuable insights into their behavior. This framework enhances the evaluation of model interpretability in solar flare forecasting and supports the development of more transparent and reliable operational systems.
• Abstract（参考訳）: 太陽フレアの正確かつ信頼性の高い予測は、地球や宇宙ベースのインフラに潜在的に重大な影響を与えるため不可欠である。 ディープラーニングモデルは、この領域で顕著な予測能力を示しているが、現在の評価は、特に運用環境で重要な解釈可能性と信頼性を無視しながら、正確性に重点を置いていることが多い。 このギャップに対処するために,太陽フレア予測のための深層学習モデルの解釈可能性を評価するために,ポストホックの説明を解析するための新しい近接ベースフレームワークを提案する。 本研究は、全円線(LoS)磁気グラム画像に基づいて訓練された2つのモデルを比較し、24時間窓内において$$\geq$M級の太陽フレアを予測した。 我々は,これらのモデルから帰属マップを生成するために,ガイドグラディエント重み付きクラス活性化マッピング(Guided Grad-CAM)法を用いて,意思決定プロセスの洞察を得る。 運用システムにおける説明の精度評価を支援するために,関心領域が分かっている場合の局所説明の正確さと妥当性を定量的に評価する近接指標を提案する。 以上の結果から,モデルの予測は活動領域の特徴と異なる程度に一致していることが示唆された。 この枠組みは、太陽フレア予測におけるモデル解釈可能性の評価を強化し、より透明で信頼性の高い運用システムの開発を支援する。

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