論文の概要: WASUP: Interpretable Classification with Weight-Input Alignment and Class-Discriminative SUPports Vectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17328v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 22:39:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:52:09.663160
• Title: WASUP: Interpretable Classification with Weight-Input Alignment and Class-Discriminative SUPports Vectors
• Title（参考訳）: WASUP:ウェイト入力アライメントとクラス識別型サポーターを用いた解釈可能な分類
• Authors: Tom Nuno Wolf, Christian Wachinger,
• Abstract要約: WASUPは、意思決定プロセスのローカルおよびグローバルな説明を提供するニューラルネットワークである。 Stanford Dogsの細粒度分類,Pascal VOCの多ラベル分類,RSNAデータセットの病理診断の3つの課題についてWASUPを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5628953713168685
• License:
• Abstract: The deployment of deep learning models in critical domains necessitates a balance between high accuracy and interpretability. We introduce WASUP, an inherently interpretable neural network that provides local and global explanations of its decision-making process. We prove that these explanations are faithful by fulfilling established axioms for explanations. Leveraging the concept of case-based reasoning, WASUP extracts class-representative support vectors from training images, ensuring they capture relevant features while suppressing irrelevant ones. Classification decisions are made by calculating and aggregating similarity scores between these support vectors and the input's latent feature vector. We employ B-Cos transformations, which align model weights with inputs to enable faithful mappings of latent features back to the input space, facilitating local explanations in addition to global explanations of case-based reasoning. We evaluate WASUP on three tasks: fine-grained classification on Stanford Dogs, multi-label classification on Pascal VOC, and pathology detection on the RSNA dataset. Results indicate that WASUP not only achieves competitive accuracy compared to state-of-the-art black-box models but also offers insightful explanations verified through theoretical analysis. Our findings underscore WASUP's potential for applications where understanding model decisions is as critical as the decisions themselves.
• Abstract（参考訳）: クリティカルドメインにおけるディープラーニングモデルのデプロイは、高い精度と解釈可能性のバランスを必要とする。 WASUPは本質的に解釈可能なニューラルネットワークで、意思決定プロセスのローカルおよびグローバルな説明を提供する。 これらの説明は、説明のために確立された公理を満たすことによって忠実であることを示す。 ケースベースの推論の概念を活用して、WASUPはトレーニングイメージからクラス表現型サポートベクターを抽出し、関連する特徴を捕捉し、無関係なものを抑制する。 分類決定は、これらの支持ベクトルと入力の潜在特徴ベクトルとの類似点の計算と集約によって行われる。 我々はB-Cos変換を用いて、モデル重みを入力と整合させ、潜在特徴の忠実な写像を入力空間に戻すことを可能にし、ケースベースの推論のグローバルな説明に加えて、局所的な説明を容易にする。 Stanford Dogsの細粒度分類,Pascal VOCの多ラベル分類,RSNAデータセットの病理診断の3つの課題についてWASUPを評価した。 その結果、WASUPは最先端のブラックボックスモデルと比較して競争精度を達成できるだけでなく、理論解析によって検証された洞察に富んだ説明を提供することがわかった。 我々の発見は、モデル決定を理解することが決定そのものと同じくらい重要となるアプリケーションに対するWASUPの可能性を裏付けている。

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