論文の概要: Towards Counterfactual and Contrastive Explainability and Transparency of DCNN Image Classifiers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06831v1
- Date: Sun, 12 Jan 2025 14:54:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:28:18.437651
- Title: Towards Counterfactual and Contrastive Explainability and Transparency of DCNN Image Classifiers
- Title（参考訳）: DCNN画像分類器の対数的・対照的な説明可能性と透明性
- Authors: Syed Ali Tariq, Tehseen Zia, Mubeen Ghafoor,
- Abstract要約: 本稿では,DCNNモデルに対して,解釈可能な逆ファクトおよび対照的な説明を生成する手法を提案する。
提案手法は、入力画像を変更するのではなく、DCNNの内部動作を探索するモデル侵入型である。
この手法の興味深い応用の1つは誤分類解析であり、特定の入力画像から識別された概念を比較し、クラス固有の概念と比較し、モデルの判断の有効性を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9831489366502298
- License:
- Abstract: Explainability of deep convolutional neural networks (DCNNs) is an important research topic that tries to uncover the reasons behind a DCNN model's decisions and improve their understanding and reliability in high-risk environments. In this regard, we propose a novel method for generating interpretable counterfactual and contrastive explanations for DCNN models. The proposed method is model intrusive that probes the internal workings of a DCNN instead of altering the input image to generate explanations. Given an input image, we provide contrastive explanations by identifying the most important filters in the DCNN representing features and concepts that separate the model's decision between classifying the image to the original inferred class or some other specified alter class. On the other hand, we provide counterfactual explanations by specifying the minimal changes necessary in such filters so that a contrastive output is obtained. Using these identified filters and concepts, our method can provide contrastive and counterfactual reasons behind a model's decisions and makes the model more transparent. One of the interesting applications of this method is misclassification analysis, where we compare the identified concepts from a particular input image and compare them with class-specific concepts to establish the validity of the model's decisions. The proposed method is compared with state-of-the-art and evaluated on the Caltech-UCSD Birds (CUB) 2011 dataset to show the usefulness of the explanations provided.
- Abstract（参考訳）: ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)の説明可能性は、DCNNモデルの決定の背後にある理由を明らかにし、ハイリスク環境におけるその理解と信頼性を改善するための重要な研究トピックである。
そこで本研究では,DCNNモデルに対して,解釈可能な非現実的かつコントラッシブな説明を生成する手法を提案する。
提案手法は,入力画像を変更して説明を生成するのではなく,DCNNの内部動作を探索するモデル侵入型である。
入力画像が与えられた場合、特徴と概念を表すDCNNで最も重要なフィルタを識別し、元の推論クラスや他の特定の変更クラスに分類するモデルの判断を分離することで、対照的な説明を提供する。
一方,このようなフィルタで必要となる最小限の変化を,コントラッシブな出力が得られるように指定することで,反実的な説明を提供する。
これらの特定されたフィルタと概念を用いることで、モデルの決定の背後にある対照的で反現実的な理由を提供し、モデルをより透明にすることができる。
この手法の興味深い応用の1つは誤分類解析であり、特定の入力画像から識別された概念を比較し、クラス固有の概念と比較し、モデルの判断の有効性を確立する。
提案手法を最先端技術と比較し,Caltech-UCSD Birds (CUB) 2011データセットで評価し,提案手法の有用性を示した。
関連論文リスト
- P-TAME: Explain Any Image Classifier with Trained Perturbations [14.31574090533474]
P-TAME (Perturbation-based Trainable Attention Mechanism for Explanations) は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を説明するためのモデルに依存しない手法である。
推論中に単一のフォワードパスで高分解能な説明を生成する。
本稿では,VGG-16,ResNet-50,ViT-B-16の3つの画像分類器について,P-TAMEを用いて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-29T18:06:08Z) - Manipulating Feature Visualizations with Gradient Slingshots [54.31109240020007]
本稿では,モデルの決定過程に大きな影響を及ぼすことなく,特徴可視化(FV)を操作する新しい手法を提案する。
ニューラルネットワークモデルにおける本手法の有効性を評価し,任意の選択したニューロンの機能を隠蔽する能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T18:57:17Z) - DiG-IN: Diffusion Guidance for Investigating Networks -- Uncovering Classifier Differences Neuron Visualisations and Visual Counterfactual Explanations [35.458709912618176]
ディープラーニングは、ImageNetのような複雑な画像分類タスク、予期せぬ障害モード、例えばスプリアス機能などに大きな進歩をもたらした。
安全クリティカルなタスクでは、その決定のブラックボックスの性質は問題であり、説明や少なくとも意思決定を行う方法が緊急に必要である。
本稿では,これらの問題に対して,ガイド画像生成のためのフレームワークを用いて分類器由来の目的を最適化した画像を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-29T17:35:29Z) - Diffusion Visual Counterfactual Explanations [51.077318228247925]
VCE(Visual Counterfactual Explanations)は、画像の決定を理解するための重要なツールである。
VCEの生成に対する現在のアプローチは、逆向きに堅牢なモデルに制限されており、しばしば非現実的なアーティファクトを含んでいる。
本稿では、任意のイメージネット分類器に対して、視覚拡散対実説明(DVCE)を生成することでこれを克服する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-21T09:35:47Z) - ADVISE: ADaptive Feature Relevance and VISual Explanations for
Convolutional Neural Networks [0.745554610293091]
本稿では,機能マップの各ユニットの関連性を定量化し,活用して視覚的説明を提供する新しい説明可能性手法であるADVISEを紹介する。
我々は、画像分類タスクにおいて、AlexNet、VGG16、ResNet50、XceptionをImageNetで事前訓練した上で、我々のアイデアを広く評価する。
さらに,ADVISEは衛生チェックをパスしながら,感度および実装独立性公理を満たすことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-02T18:16:57Z) - Designing Counterfactual Generators using Deep Model Inversion [31.1607056675927]
本研究では,あるクエリー画像に対する反実的説明を生成するための深い逆変換手法を開発する。
視覚的に意味のある説明を生成することに加えて、disCの反事実は意思決定境界の学習に有効であり、未知のテストタイムの汚職に対して堅牢であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-29T08:40:50Z) - Beyond Trivial Counterfactual Explanations with Diverse Valuable
Explanations [64.85696493596821]
コンピュータビジョンの応用において、生成的対実法はモデルの入力を摂動させて予測を変更する方法を示す。
本稿では,多様性強化損失を用いて制約される不連続潜在空間における摂動を学習する反事実法を提案する。
このモデルは, 従来の最先端手法と比較して, 高品質な説明を生産する成功率を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-18T12:57:34Z) - Generative Counterfactuals for Neural Networks via Attribute-Informed
Perturbation [51.29486247405601]
AIP(Attribute-Informed Perturbation)の提案により,生データインスタンスの反事実を生成するフレームワークを設計する。
異なる属性を条件とした生成モデルを利用することで、所望のラベルとの反事実を効果的かつ効率的に得ることができる。
実世界のテキストや画像に対する実験結果から, 設計したフレームワークの有効性, サンプル品質, および効率が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-18T08:37:13Z) - Interpretable Detail-Fidelity Attention Network for Single Image
Super-Resolution [89.1947690981471]
本研究では,スムースとディテールを段階的に分割・収束的に処理する,目的・解釈可能なディテール・ファイダリティ・アテンション・ネットワークを提案する。
特に,詳細推論において顕著な解釈可能な特徴表現のためのヘシアンフィルタを提案する。
実験により,提案手法は最先端手法よりも優れた性能を示すことが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-28T08:31:23Z) - Explainable Image Classification with Evidence Counterfactual [0.0]
画像分類のためのモデルに依存しないインスタンスレベルの説明法としてSEDCを導入する。
ある画像に対して、SEDCは、削除された場合、分類を変更する小さなセグメントの集合を検索する。
我々は,SEDC(-T) と LRP, LIME, SHAP などの特徴重要度評価手法を比較し, 上記の重要度ランキング問題にどう対処するかを述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-16T08:02:48Z) - Explainable Deep Classification Models for Domain Generalization [94.43131722655617]
説明は、深い分類網が決定を下す視覚的証拠の領域として定義される。
トレーニング戦略は周期的な正当性に基づくフィードバックを強制し、モデルが地中真実に直接対応する画像領域に焦点を合わせることを奨励する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-13T22:22:15Z)
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。