論文の概要: Tell me why: Visual foundation models as self-explainable classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19577v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 21:40:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:59:34.118883
• Title: Tell me why: Visual foundation models as self-explainable classifiers
• Title（参考訳）: 理由を教えてください:ビジュアルファウンデーションモデルは自己説明可能な分類器として
• Authors: Hugues Turbé, Mina Bjelogrlic, Gianmarco Mengaldo, Christian Lovis,
• Abstract要約: ビジュアルファウンデーションモデル(VFM)は、最先端のパフォーマンスのために人気が高まっている。 重要な応用には 解釈可能性が不可欠です 本研究は, VFMと新しいアーキテクチャ, 専門的な学習目標を組み合わせることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6249768559720122
• License:
• Abstract: Visual foundation models (VFMs) have become increasingly popular due to their state-of-the-art performance. However, interpretability remains crucial for critical applications. In this sense, self-explainable models (SEM) aim to provide interpretable classifiers that decompose predictions into a weighted sum of interpretable concepts. Despite their promise, recent studies have shown that these explanations often lack faithfulness. In this work, we combine VFMs with a novel prototypical architecture and specialized training objectives. By training only a lightweight head (approximately 1M parameters) on top of frozen VFMs, our approach (ProtoFM) offers an efficient and interpretable solution. Evaluations demonstrate that our approach achieves competitive classification performance while outperforming existing models across a range of interpretability metrics derived from the literature. Code is available at https://github.com/hturbe/proto-fm.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルファウンデーションモデル(VFM)は、最先端のパフォーマンスのために人気が高まっている。 しかし、重要な応用には解釈可能性が不可欠である。 この意味で、自己説明可能なモデル(SEM)は、予測を解釈可能な概念の重み付き和に分解する解釈可能な分類器を提供することを目的としている。 彼らの約束にもかかわらず、最近の研究はこれらの説明がしばしば忠実さを欠いていることを示している。 本研究では,VFMを新しいプロトタイプアーキテクチャと特別な訓練目標と組み合わせる。 凍結したVFM上に軽量なヘッド(約100Mパラメータ)のみをトレーニングすることにより、我々のアプローチ(ProtoFM)は効率的かつ解釈可能なソリューションを提供する。 評価の結果,本手法は,文献から派生した解釈可能性指標の範囲で既存モデルより優れた性能を示しながら,競争力のある分類性能を示す。 コードはhttps://github.com/hturbe/proto-fm.comで入手できる。

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