論文の概要: FastCAV: Efficient Computation of Concept Activation Vectors for Explaining Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17883v1
• Date: Fri, 23 May 2025 13:31:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.110006
• Title: FastCAV: Efficient Computation of Concept Activation Vectors for Explaining Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: FastCAV: 深いニューラルネットワークを説明するための概念活性化ベクトルの効率的な計算
• Authors: Laines Schmalwasser, Niklas Penzel, Joachim Denzler, Julia Niebling,
• Abstract要約: 概念活性化ベクトル(Concept Activation Vectors, CAV)は、モデルが概念を学んだかどうかを識別する。 FastCAVは、CAVの抽出を最大63.6倍(平均46.4倍)加速する新しいアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.20676488210292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Concepts such as objects, patterns, and shapes are how humans understand the world. Building on this intuition, concept-based explainability methods aim to study representations learned by deep neural networks in relation to human-understandable concepts. Here, Concept Activation Vectors (CAVs) are an important tool and can identify whether a model learned a concept or not. However, the computational cost and time requirements of existing CAV computation pose a significant challenge, particularly in large-scale, high-dimensional architectures. To address this limitation, we introduce FastCAV, a novel approach that accelerates the extraction of CAVs by up to 63.6x (on average 46.4x). We provide a theoretical foundation for our approach and give concrete assumptions under which it is equivalent to established SVM-based methods. Our empirical results demonstrate that CAVs calculated with FastCAV maintain similar performance while being more efficient and stable. In downstream applications, i.e., concept-based explanation methods, we show that FastCAV can act as a replacement leading to equivalent insights. Hence, our approach enables previously infeasible investigations of deep models, which we demonstrate by tracking the evolution of concepts during model training.
• Abstract（参考訳）: 物体、パターン、形状といった概念は、人間が世界を理解する方法である。 この直感に基づいて、概念に基づく説明可能性法は、人間の理解可能な概念に関連して、ディープニューラルネットワークによって学習された表現を研究することを目的としている。 ここでは、概念活性化ベクトル(Concept Activation Vectors, CAV)が重要なツールであり、モデルが概念を学んだかどうかを特定することができる。 しかし、既存のCAV計算の計算コストと時間要件は、特に大規模で高次元のアーキテクチャにおいて大きな課題となる。 この制限に対処するため、我々は、CAVの抽出を最大63.6倍(平均46.4倍)加速する新しいアプローチであるFastCAVを導入する。 我々は,提案手法の理論的基盤を提供し,確立したSVM法と等価な具体的仮定を与える。 実験の結果、FastCAVで計算したCAVは、より効率的で安定でありながら、同様の性能を維持していることがわかった。 下流のアプリケーション、すなわち概念に基づく説明手法では、FastCAVは等価な洞察につながる代替として機能する。 したがって、本手法は、モデルトレーニング中に概念の進化を追跡することによって、より深いモデルに対する従来不可能な調査を可能にする。

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