Enhancing Interpretability Through Loss-Defined Classification Objective in Structured Latent Spaces

要約

教師あり機械学習は多くの場合、データ駆動型パラダイムで動作します。このパラダイムでは、明示的なプログラミング ルールやアプリオリな仮定がなくても、内部モデル パラメーターが自律的に最適化され、予測出力がグラウンド トゥルースに収束します。
データ駆動型の手法はさまざまなベンチマーク データセットで顕著な成功を収めていますが、本質的にモデルを不透明なエンティティとして扱うため、解釈可能性が制限され、意思決定プロセスに対する説明的な洞察が欠如します。
この研究では、高度な距離計量学習を教師付き分類タスクに統合し、解釈可能性とトレーニング効率の両方を向上させる新しいアプローチである Latent Boost を紹介します。
したがって、トレーニング中に、モデルは離散データ ポイントの分類メトリックに対して最適化されるだけでなく、各クラスの集合表現ゾーンが明確にクラスター化されるべきであるというルールにも準拠します。
中間モデル層の潜在表現の豊富な構造的洞察を活用することで、Latent Boost は、トレーニングの収束を加速しながら、より高い Silhouette スコアによって実証されるように、分類の解釈可能性を向上させます。
これらのパフォーマンスと潜在的な構造上の利点は最小限の追加コストで実現され、データ固有の調整を必要とせずにさまざまなデータセットに幅広く適用できます。
さらに、Latent Boost は、ブラックボックス モデルの課題に対処するために、モデルの透明性の向上と分類パフォーマンスを調整するための新しいパラダイムを導入します。

要約(オリジナル)

Supervised machine learning often operates on the data-driven paradigm, wherein internal model parameters are autonomously optimized to converge predicted outputs with the ground truth, devoid of explicitly programming rules or a priori assumptions. Although data-driven methods have yielded notable successes across various benchmark datasets, they inherently treat models as opaque entities, thereby limiting their interpretability and yielding a lack of explanatory insights into their decision-making processes. In this work, we introduce Latent Boost, a novel approach that integrates advanced distance metric learning into supervised classification tasks, enhancing both interpretability and training efficiency. Thus during training, the model is not only optimized for classification metrics of the discrete data points but also adheres to the rule that the collective representation zones of each class should be sharply clustered. By leveraging the rich structural insights of intermediate model layer latent representations, Latent Boost improves classification interpretability, as demonstrated by higher Silhouette scores, while accelerating training convergence. These performance and latent structural benefits are achieved with minimum additional cost, making it broadly applicable across various datasets without requiring data-specific adjustments. Furthermore, Latent Boost introduces a new paradigm for aligning classification performance with improved model transparency to address the challenges of black-box models.

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