論文の概要: ViTmiX: Vision Transformer Explainability Augmented by Mixed Visualization Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14231v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 18:18:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:31:37.104451
• Title: ViTmiX: Vision Transformer Explainability Augmented by Mixed Visualization Methods
• Title（参考訳）: ViTmiX:混合可視化法による視覚変換器の説明可能性向上
• Authors: Eduard Hogea, Darian M. Onchis, Ana Coporan, Adina Magda Florea, Codruta Istin,
• Abstract要約: 本稿では,ViTモデルの解釈可能性を高めるために,複数の説明可能性手法を混合したハイブリッドアプローチを提案する。 実験の結果,このハイブリッド手法は個々の手法と比較して,ViTモデルの解釈可能性を大幅に向上することがわかった。 説明可能性の向上を定量化するために, ピジョンホールの原理を適用した, ポストホックな説明可能性尺度を導入した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1650821883155187
• License:
• Abstract: Recent advancements in Vision Transformers (ViT) have demonstrated exceptional results in various visual recognition tasks, owing to their ability to capture long-range dependencies in images through self-attention mechanisms. However, the complex nature of ViT models requires robust explainability methods to unveil their decision-making processes. Explainable Artificial Intelligence (XAI) plays a crucial role in improving model transparency and trustworthiness by providing insights into model predictions. Current approaches to ViT explainability, based on visualization techniques such as Layer-wise Relevance Propagation (LRP) and gradient-based methods, have shown promising but sometimes limited results. In this study, we explore a hybrid approach that mixes multiple explainability techniques to overcome these limitations and enhance the interpretability of ViT models. Our experiments reveal that this hybrid approach significantly improves the interpretability of ViT models compared to individual methods. We also introduce modifications to existing techniques, such as using geometric mean for mixing, which demonstrates notable results in object segmentation tasks. To quantify the explainability gain, we introduced a novel post-hoc explainability measure by applying the Pigeonhole principle. These findings underscore the importance of refining and optimizing explainability methods for ViT models, paving the way to reliable XAI-based segmentations.
• Abstract（参考訳）: 視覚変換器(ViT)の最近の進歩は、自己認識機構を通じて画像の長距離依存性をキャプチャする能力により、様々な視覚認識タスクにおいて例外的な結果を示してきた。 しかし、ViTモデルの複雑な性質は、意思決定プロセスを明らかにするために堅牢な説明可能性法を必要とする。 説明可能な人工知能(XAI)は、モデル予測に関する洞察を提供することで、モデルの透明性と信頼性を改善する上で重要な役割を果たす。 レイヤワイド・レバレンス・プロパゲーション(LRP)や勾配に基づく手法といった可視化技術に基づく、ViT説明可能性への現在のアプローチは、有望だが時には限定的な結果を示している。 本研究では,これらの制限を克服し,ViTモデルの解釈可能性を高めるために,複数の説明可能性手法を混合したハイブリッドアプローチを提案する。 実験の結果,このハイブリッド手法は個々の手法と比較して,ViTモデルの解釈可能性を大幅に向上することがわかった。 また,物体分割作業における顕著な結果を示す幾何学的平均を混合に用いるなど,既存の手法の修正も導入する。 説明可能性の向上を定量化するために, ピジョンホールの原理を適用した, ポストホックな説明可能性尺度を導入した。 これらの知見は, 信頼性の高いXAIセグメンテーションへの道を開いたViTモデルの精細化と説明可能性の最適化の重要性を浮き彫りにした。

関連論文リスト

• Explanatory Model Monitoring to Understand the Effects of Feature Shifts on Performance [61.06245197347139]
  そこで本研究では,機能シフトによるブラックボックスモデルの振る舞いを説明する新しい手法を提案する。 本稿では,最適輸送と共有値の概念を組み合わせた提案手法について,説明的性能推定として紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-24T18:28:19Z)
• Probabilistic Conceptual Explainers: Trustworthy Conceptual Explanations for Vision Foundation Models [6.747023750015197]
  本稿では, 信頼度, 安定度, 疎度, マルチレベル構造, パーシモニーの5つのViTを説明するデシラタを提案する。 PACE(ProbAbilistic Concept Explainers)と呼ばれる変分ベイズの説明フレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T14:17:57Z)
• Explaining Text Similarity in Transformer Models [52.571158418102584]
  説明可能なAIの最近の進歩により、トランスフォーマーの説明の改善を活用することで、制限を緩和できるようになった。 両線形類似性モデルにおける2次説明の計算のために開発された拡張であるBiLRPを用いて、NLPモデルにおいてどの特徴相互作用が類似性を促進するかを調べる。 我々の発見は、異なる意味的類似性タスクやモデルに対するより深い理解に寄与し、新しい説明可能なAIメソッドが、どのようにして深い分析とコーパスレベルの洞察を可能にするかを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T17:11:31Z)
• The Common Stability Mechanism behind most Self-Supervised Learning Approaches [64.40701218561921]
  自己指導型学習手法の安定性のメカニズムを説明するための枠組みを提供する。 我々は,BYOL,SWAV,SimSiam,Barlow Twins,DINOなどの非コントラスト技術であるSimCLRの動作メカニズムについて議論する。 私たちは異なる仮説を定式化し、Imagenet100データセットを使ってそれらをテストします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T20:36:24Z)
• Revealing Multimodal Contrastive Representation Learning through Latent Partial Causal Models [85.67870425656368]
  マルチモーダルデータに特化して設計された統一因果モデルを提案する。 マルチモーダル・コントラスト表現学習は潜在結合変数の同定に優れていることを示す。 実験では、仮定が破られたとしても、我々の発見の堅牢性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T07:18:06Z)
• Interpretability-Aware Vision Transformer [13.310757078491916]
  視覚変換器(ViT)は、様々な視覚課題を解決するための顕著なモデルとなっている。 そこで本研究では,モデル解釈可能性を高める新たなトレーニング手法を提案する。 IA-ViTは特徴抽出器、予測器、インタプリタから構成され、解釈可能性を考慮した学習目標と共同で訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T21:50:49Z)
• Latent Variable Representation for Reinforcement Learning [131.03944557979725]
  モデルに基づく強化学習のサンプル効率を改善するために、潜在変数モデルが学習、計画、探索をいかに促進するかは理論上、実証上、不明である。 状態-作用値関数に対する潜在変数モデルの表現ビューを提供する。これは、抽出可能な変分学習アルゴリズムと楽観主義/悲観主義の原理の効果的な実装の両方を可能にする。 特に,潜伏変数モデルのカーネル埋め込みを組み込んだUPB探索を用いた計算効率の良い計画アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T00:26:31Z)
• eX-ViT: A Novel eXplainable Vision Transformer for Weakly Supervised Semantic Segmentation [19.311318200149383]
  eX-ViT (eXplainable Vision Transformer) と呼ばれる新しい視覚変換器を提案する。 eX-ViTは、堅牢な解釈可能な特徴を共同で発見し、予測を行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-12T07:43:29Z)
• Beyond Explaining: Opportunities and Challenges of XAI-Based Model Improvement [75.00655434905417]
  説明可能な人工知能(XAI)は、高度に複雑な機械学習(ML)モデルに透明性をもたらす新たな研究分野である。 本稿では,機械学習モデルの諸特性を改善するために,XAIを実用的に応用する手法を概観する。 実験では,モデル一般化能力や推論などの特性を改善する上で,説明がどのように役立つのかを,おもちゃと現実的な設定で実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T15:44:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。