論文の概要: Leveraging counterfactual concepts for debugging and improving CNN model performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11087v1
• Date: Sun, 19 Jan 2025 15:50:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:25:09.825287
• Title: Leveraging counterfactual concepts for debugging and improving CNN model performance
• Title（参考訳）: デバッグとCNNモデル性能改善のためのデファクト概念の活用
• Authors: Syed Ali Tariq, Tehseen Zia,
• Abstract要約: 本稿では,画像分類タスクにおけるCNNモデルの性能向上を目的とした,反現実的概念を活用することを提案する。 提案手法は, 意思決定プロセスにおいて重要なフィルタを特定するために, 対実的推論を利用する。 反事実的説明を取り入れることで、未知のモデル予測を検証し、誤分類を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1049608786515839
• License:
• Abstract: Counterfactual explanation methods have recently received significant attention for explaining CNN-based image classifiers due to their ability to provide easily understandable explanations that align more closely with human reasoning. However, limited attention has been given to utilizing explainability methods to improve model performance. In this paper, we propose to leverage counterfactual concepts aiming to enhance the performance of CNN models in image classification tasks. Our proposed approach utilizes counterfactual reasoning to identify crucial filters used in the decision-making process. Following this, we perform model retraining through the design of a novel methodology and loss functions that encourage the activation of class-relevant important filters and discourage the activation of irrelevant filters for each class. This process effectively minimizes the deviation of activation patterns of local predictions and the global activation patterns of their respective inferred classes. By incorporating counterfactual explanations, we validate unseen model predictions and identify misclassifications. The proposed methodology provides insights into potential weaknesses and biases in the model's learning process, enabling targeted improvements and enhanced performance. Experimental results on publicly available datasets have demonstrated an improvement of 1-2\%, validating the effectiveness of the approach.
• Abstract（参考訳）: 近年,CNNに基づく画像分類器の説明において,人間の推論とより密接に一致した理解しやすい説明を提供する能力に注目が集まっている。 しかし、モデル性能を改善するための説明可能性法の利用には、限定的な注意が払われている。 本稿では,画像分類タスクにおけるCNNモデルの性能向上を目的とした,反現実的概念を活用することを提案する。 提案手法は, 意思決定プロセスにおいて重要なフィルタを特定するために, 対実的推論を利用する。 これに続いて、クラス関連重要なフィルタの活性化を促進し、クラス毎に無関係なフィルタの活性化を阻害する新しい手法と損失関数の設計を通じてモデル再訓練を行う。 このプロセスは、局所的な予測の活性化パターンの偏りと、それぞれの推論されたクラスのグローバルな活性化パターンの偏りを効果的に最小化する。 反事実的説明を取り入れることで、未知のモデル予測を検証し、誤分類を識別する。 提案手法は,モデル学習プロセスの潜在的な弱点とバイアスを洞察し,目標とする改善と性能向上を可能にする。 公開されているデータセットに対する実験結果は、1-2\%の改善を示し、アプローチの有効性を検証している。

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