Human explanations of high-level decisions are often expressed in terms of key concepts the decisions are based on. In this paper, we study such concept-based explainability for Deep Neural Networks (DNNs). First, we define the notion of completeness, which quantifies how sufficient a particular set of concepts is in explaining a model's prediction behavior based on the assumption that complete concept scores are sufficient statistics of the model prediction. Next, we propose a concept discovery method that aims to infer a complete set of concepts that are additionally encouraged to be interpretable, which addresses the limitations of existing methods on concept explanations. To define an importance score for each discovered concept, we adapt game-theoretic notions to aggregate over sets and propose ConceptSHAP. Via proposed metrics and user studies, on a synthetic dataset with apriori-known concept explanations, as well as on real-world image and language datasets, we validate the effectiveness of our method in finding concepts that are both complete in explaining the decisions and interpretable. (The code is released at https://github.com/chihkuanyeh/concept_exp)


翻译:对高层决定的人类解释往往以这些决定所依据的关键概念为根据。在本文件中,我们研究了深神经网络(DNNs)基于概念的解释性。首先,我们界定了完整性概念,它量化了特定一套概念在解释模型预测行为时的足够程度,所依据的假设是,完整的概念分数是模型预测的充分统计数据。接着,我们提出了一个概念发现方法,旨在推断出一套完全的、得到额外鼓励的、可解释的概念,它解决了现有概念解释方法的局限性。为了界定每个发现的概念的重要性分,我们调整游戏理论概念,以综合各组,并提出概念SHAP。Via建议的指标和用户研究,在具有已知概念解释的合成数据集上,以及在真实世界图像和语言数据集上,我们验证了我们找到既能够完整解释决定又可以解释的概念的方法的有效性。 (该代码公布在https://github.com/chihkuanyeh/conception_extion) (该代码在https://githrub.com/chihanyeh/contradefex)。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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