論文の概要: Enhancing Performance of Explainable AI Models with Constrained Concept Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06775v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 18:53:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:30:24.080399
• Title: Enhancing Performance of Explainable AI Models with Constrained Concept Refinement
• Title（参考訳）: 制約付きコンセプトリファインメントを用いた説明可能なAIモデルの性能向上
• Authors: Geyu Liang, Senne Michielssen, Salar Fattahi,
• Abstract要約: 正確性と解釈可能性のトレードオフは、機械学習(ML)における長年の課題である。 本稿では,概念表現における偏差の影響について検討し,これらの効果を緩和するための新しい枠組みを提案する。 従来の説明可能な手法と比較して,提案手法は様々な大規模ベンチマークにおいてモデル解釈可能性を維持しながら予測精度を向上するだけでなく,計算コストを大幅に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.241134756773228
• License:
• Abstract: The trade-off between accuracy and interpretability has long been a challenge in machine learning (ML). This tension is particularly significant for emerging interpretable-by-design methods, which aim to redesign ML algorithms for trustworthy interpretability but often sacrifice accuracy in the process. In this paper, we address this gap by investigating the impact of deviations in concept representations-an essential component of interpretable models-on prediction performance and propose a novel framework to mitigate these effects. The framework builds on the principle of optimizing concept embeddings under constraints that preserve interpretability. Using a generative model as a test-bed, we rigorously prove that our algorithm achieves zero loss while progressively enhancing the interpretability of the resulting model. Additionally, we evaluate the practical performance of our proposed framework in generating explainable predictions for image classification tasks across various benchmarks. Compared to existing explainable methods, our approach not only improves prediction accuracy while preserving model interpretability across various large-scale benchmarks but also achieves this with significantly lower computational cost.
• Abstract（参考訳）: 正確性と解釈可能性のトレードオフは、機械学習(ML)における長年の課題である。 この緊張は、MLアルゴリズムを信頼性の高い解釈可能性のために再設計することを目的としているが、そのプロセスにおける精度を犠牲にすることも多い。 本稿では,概念表現における偏差の影響を考察し,解釈可能なモデルの予測性能に不可欠な要素として,これらの効果を緩和するための新しい枠組みを提案する。 このフレームワークは、解釈可能性を維持する制約の下で概念埋め込みを最適化する原則に基づいている。 生成モデルをテストベッドとして使用することにより,アルゴリズムがゼロ損失を達成すると同時に,結果の解釈可能性も徐々に向上することを示す。 さらに,様々なベンチマークを用いて,画像分類タスクに対する説明可能な予測を生成する上で,提案手法の実用的性能を評価する。 従来の説明可能な手法と比較して,提案手法は様々な大規模ベンチマークにおいてモデル解釈可能性を維持しながら予測精度を向上するだけでなく,計算コストを大幅に削減する。

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