論文の概要: Saliency Methods are Encoders: Analysing Logical Relations Towards Interpretation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16204v1
- Date: Tue, 17 Dec 2024 08:55:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 19:21:40.966235
- Title: Saliency Methods are Encoders: Analysing Logical Relations Towards Interpretation
- Title（参考訳）: 順応法はエンコーダである:解釈に向けての論理的関係の分析
- Authors: Leonid Schwenke, Martin Atzmueller,
- Abstract要約: ニューラルネットワークモデルの説明可能性を改善するために、サリエンシマップがしばしば生成される。
本稿では、単純な論理的データセット上で可能なすべてのモデル推論に基づく実験を提案する。
そこで本研究では,その論理的関係を利用して,異なるクラス識別シナリオにおける情報処理方法の相違点を理解することを目的とする。
以上の結果から,Saliency法は分類関連情報をSaliencyスコアの順序付けにエンコードできることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11510009152620666
- License:
- Abstract: With their increase in performance, neural network architectures also become more complex, necessitating explainability. Therefore, many new and improved methods are currently emerging, which often generate so-called saliency maps in order to improve interpretability. Those methods are often evaluated by visual expectations, yet this typically leads towards a confirmation bias. Due to a lack of a general metric for explanation quality, non-accessible ground truth data about the model's reasoning and the large amount of involved assumptions, multiple works claim to find flaws in those methods. However, this often leads to unfair comparison metrics. Additionally, the complexity of most datasets (mostly images or text) is often so high, that approximating all possible explanations is not feasible. For those reasons, this paper introduces a test for saliency map evaluation: proposing controlled experiments based on all possible model reasonings over multiple simple logical datasets. Using the contained logical relationships, we aim to understand how different saliency methods treat information in different class discriminative scenarios (e.g. via complementary and redundant information). By introducing multiple new metrics, we analyse propositional logical patterns towards a non-informative attribution score baseline to find deviations of typical expectations. Our results show that saliency methods can encode classification relevant information into the ordering of saliency scores.
- Abstract（参考訳）: パフォーマンスの向上に伴い、ニューラルネットワークアーキテクチャはより複雑になり、説明可能性も必要になる。
そのため、現在では多くの新しい改良手法が登場しており、解釈性を向上させるため、いわゆる「サリエンシマップ」をしばしば生成している。
これらの手法は、しばしば視覚的な期待によって評価されるが、これは通常、確認バイアスにつながる。
説明の質に関する一般的な基準が欠如しており、モデルの推論と大量の仮定に関する非アクセス可能な基底真理データがあるため、複数の研究がこれらの手法に欠陥を見出している。
しかし、これはしばしば不公平な比較指標につながる。
さらに、ほとんどのデータセット(主に画像やテキスト)の複雑さは高く、可能なすべての説明を近似することは不可能である。
そこで本研究では,複数の単純な論理的データセット上で可能なすべてのモデル推論に基づく制御実験を提案する。
これらの論理的関係を用いて、異なる分類の識別シナリオ(例えば相補的・冗長的な情報)における情報がどのように扱われるかを理解することを目的としている。
複数の新しい指標を導入することで、非形式的属性スコアベースラインに対する命題論理パターンを分析し、典型的な期待値のずれを見つける。
以上の結果から,Saliency法は分類関連情報をSaliencyスコアの順序付けにエンコードできることがわかった。
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