どんなものか
説明性aiの手法の一つにモデルの予測の際に訓練データの中から類似のインスタンスを提供する方法がある。この類似を測るためにいくつかのrelevance metricsがある。本研究ではユーザーに合理的な説明を行うことができるrelevance metricsの検討をおこなった。
説明性aiの手法の一つにモデルの予測の際に訓練データの中から類似のインスタンスを提供する方法がある。この類似を測るためにいくつかのrelevance metricsがある。本研究ではユーザーに合理的な説明を行うことができるrelevance metricsの検討をおこなった。
vanilla gradient系の説明手法(backprop, smooth grad, var grad)に対して特徴量重要度評価法を提案した。具体的には重要だとハイライトされた部分を隠しモデルを通す評価方法を見直し、削除と再学習を行い評価するROAMという手法を提案した。