論文の概要: A Comparative Study of Explainable AI Methods: Model-Agnostic vs. Model-Specific Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04276v1
- Date: Sat, 05 Apr 2025 20:13:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-08 14:11:56.259142
- Title: A Comparative Study of Explainable AI Methods: Model-Agnostic vs. Model-Specific Approaches
- Title（参考訳）: 説明可能なAI手法の比較研究:モデル非依存とモデル特異的アプローチ
- Authors: Keerthi Devireddy,
- Abstract要約: LIME と SHAP が Grad-CAM と Guided Backpropagation とどのように異なるのかを ResNet50 予測の解釈時に検討する。
それぞれの手法が、モデル決定プロセスの異なる側面を明らかにすることに気づきました。
私の分析では、モデル解釈容易性には"すべてにフィットする"ソリューションがないことが分かりました。
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- Abstract: This paper compares model-agnostic and model-specific approaches to explainable AI (XAI) in deep learning image classification. I examine how LIME and SHAP (model-agnostic methods) differ from Grad-CAM and Guided Backpropagation (model-specific methods) when interpreting ResNet50 predictions across diverse image categories. Through extensive testing with various species from dogs and birds to insects I found that each method reveals different aspects of the models decision-making process. Model-agnostic techniques provide broader feature attribution that works across different architectures, while model-specific approaches excel at highlighting precise activation regions with greater computational efficiency. My analysis shows there is no "one-size-fits-all" solution for model interpretability. Instead, combining multiple XAI methods offers the most comprehensive understanding of complex models particularly valuable in high-stakes domains like healthcare, autonomous vehicles, and financial services where transparency is crucial. This comparative framework provides practical guidance for selecting appropriate interpretability techniques based on specific application needs and computational constraints.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、ディープラーニング画像分類における説明可能なAI(XAI)に対するモデルに依存しないアプローチとモデル固有のアプローチを比較する。
LIME と SHAP (model-agnostic method) が Grad-CAM と Guided Backpropagation (model-specific method) とどのように異なるかを検討した。
犬や鳥から昆虫までさまざまな種を広範囲に検査した結果、それぞれの方法が意思決定プロセスの異なる側面を明らかにしていることがわかった。
モデルに依存しない手法は、異なるアーキテクチャで機能するより広範な特徴の属性を提供する一方、モデル固有のアプローチは、より高い計算効率で正確なアクティベーション領域を強調するのに優れている。
私の分析では、モデル解釈容易性には"すべてにフィットする"ソリューションがないことが分かりました。
代わりに、複数のXAIメソッドを組み合わせることで、透明性が不可欠である医療、自動運転車、金融サービスといった、高額な領域で特に価値のある、複雑なモデルのより包括的な理解が可能になる。
この比較フレームワークは、特定のアプリケーションのニーズと計算制約に基づいて適切な解釈可能性技術を選択するための実践的なガイダンスを提供する。
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