Semantic Prototypes: Enhancing Transparency Without Black Boxes

要約

機械学習 (ML) モデルとデータセットが複雑になるにつれて、説明可能性と解釈可能性を高める方法の需要が最も重要になります。
プロトタイプは、データ内の重要な特性をカプセル化することで、戦術的な意思決定を可能にし、透明性を高める洞察を提供します。
従来のプロトタイプ手法は、サブシンボリックな生データと不透明な潜在空間に依存することが多く、説明可能性が低下し、誤解のリスクが増大します。
この論文では、セマンティック記述を利用してプロトタイプを定義し、明確な説明を提供し、従来の方法の欠点に効果的に対処する新しいフレームワークを紹介します。
私たちのアプローチは、概念ベースの記述を活用してセマンティック レベルでデータをクラスタリングし、プロトタイプが基礎となるプロパティを直観的に表現するだけでなく、解釈が簡単になることを保証します。
私たちの手法は解釈プロセスを簡素化し、複雑なデータ構造と人間の認知プロセスの間のギャップを効果的に埋めることで、透明性を高め、信頼を育みます。
ユーザー調査を通じて検証されたように、私たちのアプローチは、人間の理解を促進し、情報を提供するという点で、広く使用されている既存のプロトタイプ手法よりも優れています。

要約(オリジナル)

As machine learning (ML) models and datasets increase in complexity, the demand for methods that enhance explainability and interpretability becomes paramount. Prototypes, by encapsulating essential characteristics within data, offer insights that enable tactical decision-making and enhance transparency. Traditional prototype methods often rely on sub-symbolic raw data and opaque latent spaces, reducing explainability and increasing the risk of misinterpretations. This paper presents a novel framework that utilizes semantic descriptions to define prototypes and provide clear explanations, effectively addressing the shortcomings of conventional methods. Our approach leverages concept-based descriptions to cluster data on the semantic level, ensuring that prototypes not only represent underlying properties intuitively but are also straightforward to interpret. Our method simplifies the interpretative process and effectively bridges the gap between complex data structures and human cognitive processes, thereby enhancing transparency and fostering trust. Our approach outperforms existing widely-used prototype methods in facilitating human understanding and informativeness, as validated through a user survey.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google