講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-10-22 14:50
深層学習における不適切なコンセプトによる説明の抑制 ○宗政友洋(筑波大)・福地一斗・秋本洋平・佐久間 淳(筑波大/理研) IBISML2020-32 |
抄録 |
(和) |
人間が直感的に理解できる概念 (concept) を用いた説明法である TCAV は,concept に基づく post-hoc な手 法である.TCAV は,識別対象クラスについて,人間が予め与えた concept (e.g. 丸い,赤い) の重要度に基づく説明 法である.本研究では,TCAV は識別対象クラスに無関係な concept を重要であると示す false positive が頻繁に発生 することを実験的に確認した.さらに,TCAV の false positive が起こる原因は,コンセプトの生成に用いるサンプル の偏りにあることを明らかにして,その原因を解消することで false positive を抑制できることを実験的に確認した. |
(英) |
TCAV [1], which is an explanation method using a concept that humans easily understand for deep learning models, concept based and post-hoc explanation method. TCAV is a method based on importance of concept given in advance (e.g. roundness, red) in a certain class. In this study, we experimentally confirmed that TCAV frequently causes false positives that the concepts unrelated to the class is important. Furthermore we clarified the cause of false positives is a sample bias used to generate the concept. We experimentally confirmed that false positives counld be suppressed by eliminating the cause. |
キーワード |
(和) |
機械学習モデルの説明 / 事後説明 / コンセプト / 偽陽性 / / / / |
(英) |
XAI / Post-hoc explanation / Concept / False Positive / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 195, IBISML2020-32, pp. 61-68, 2020年10月. |
資料番号 |
IBISML2020-32 |
発行日 |
2020-10-13 (IBISML) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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