論文の概要: FaceX: Understanding Face Attribute Classifiers through Summary Model Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07313v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 08:50:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:37:07.639746
• Title: FaceX: Understanding Face Attribute Classifiers through Summary Model Explanations
• Title（参考訳）: FaceX:概要モデル記述による顔属性分類器の理解
• Authors: Ioannis Sarridis, Christos Koutlis, Symeon Papadopoulos, Christos Diou,
• Abstract要約: FaceXは、要約モデルの説明を通じて、顔属性分類器の包括的理解を提供する最初の方法である。 具体的には、FaceXはすべての顔画像に異なる領域が存在することを利用して、モデルのアクティベーションの領域レベルのアグリゲーションを計算する。 空間的説明以外にも、FaceXは、テストベンチマーク内の各顔領域に対するモデルの判断に最も大きな影響を与えて、特定のイメージパッチを視覚化することで、解釈可能性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.140362626182856
• License:
• Abstract: EXplainable Artificial Intelligence (XAI) approaches are widely applied for identifying fairness issues in Artificial Intelligence (AI) systems. However, in the context of facial analysis, existing XAI approaches, such as pixel attribution methods, offer explanations for individual images, posing challenges in assessing the overall behavior of a model, which would require labor-intensive manual inspection of a very large number of instances and leaving to the human the task of drawing a general impression of the model behavior from the individual outputs. Addressing this limitation, we introduce FaceX, the first method that provides a comprehensive understanding of face attribute classifiers through summary model explanations. Specifically, FaceX leverages the presence of distinct regions across all facial images to compute a region-level aggregation of model activations, allowing for the visualization of the model's region attribution across 19 predefined regions of interest in facial images, such as hair, ears, or skin. Beyond spatial explanations, FaceX enhances interpretability by visualizing specific image patches with the highest impact on the model's decisions for each facial region within a test benchmark. Through extensive evaluation in various experimental setups, including scenarios with or without intentional biases and mitigation efforts on four benchmarks, namely CelebA, FairFace, CelebAMask-HQ, and Racial Faces in the Wild, FaceX demonstrates high effectiveness in identifying the models' biases.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)アプローチは、人工知能(AI)システムにおける公平性の問題を特定するために広く適用されている。 しかしながら、顔分析の文脈では、画素属性法などの既存のXAIアプローチは、個々の画像に対して説明を提供し、非常に多数のインスタンスの労働集約的な手動検査を必要とし、個々の出力からモデル行動の一般的な印象を描くタスクを人間に委ねるモデル全体の振る舞いを評価する上で、課題を提起する。 この制限に対処するため,顔属性分類器を要約モデル説明を通じて包括的に理解する最初の方法であるFaceXを紹介する。 具体的には、FaceXはすべての顔画像に異なる領域が存在することを活用して、モデルのアクティベーションの領域レベルの集約を計算し、髪、耳、皮膚などの顔画像に対する19の既定領域にわたるモデルの領域属性の可視化を可能にする。 空間的説明以外にも、FaceXは、テストベンチマーク内の各顔領域に対するモデルの判断に最も大きな影響を与えて、特定のイメージパッチを視覚化することで、解釈可能性を高める。 CelebA、FairFace、CelebAMask-HQ、Racial Faces in the Wildという4つのベンチマークで、意図的偏見のあるシナリオや緩和作業を含む、さまざまな実験的なセットアップにおいて、FaceXは、モデルの偏見を特定する上で高い効果を示す。

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