Knowledge-Aware Neuron Interpretation for Scene Classification
作者: Yong Guan, Freddy Lecue, Jiaoyan Chen, Ru Li, Jeff Z. Pan
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-01-29
备注: Accepted to AAAI2024
💡 一句话要点
提出知识感知神经元解释框架以解决场景分类中的透明性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 知识图谱 神经元解释 场景分类 模型透明性 概念融合 人工智能 机器学习
📋 核心要点
- 现有方法在模型预测解释中忽视了外部知识的整合，导致概念完整性不足。
- 本文提出的知识感知神经元解释框架，通过知识图谱提升了概念的完整性和融合性。
- 实验结果表明，核心概念的引入使得模型性能提升超过26%，并在神经元行为上获得23%的提升。
📝 摘要（中文）
尽管神经模型在性能上取得了显著进展，但其透明性不足仍然引发了质疑。为了解决这一问题，模型预测解释逐渐受到关注。然而，现有方法很少结合外部知识，并存在三个主要局限性：忽视概念完整性、缺乏概念融合以及难以操控模型行为。为此，本文提出了一种新颖的知识感知神经元解释框架，旨在为图像场景分类的模型预测提供解释。具体而言，基于知识图谱ConceptNet，我们提出了场景的核心概念，以评估概念的完整性。我们的研究表明，结合完整概念的方法在预测解释上优于基线。此外，我们引入了一种基于知识图谱的概念过滤方法，使神经元行为提升超过23%。最后，我们提出模型操控方法，研究基于ConceptNet的核心概念是否可以有效操控模型行为，结果显示核心概念能使原始模型性能提升超过26%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有模型预测解释中缺乏透明性的问题，尤其是未能充分利用外部知识，导致概念完整性不足、概念融合缺失以及模型行为难以操控等痛点。
核心思路：提出知识感知神经元解释框架，利用知识图谱ConceptNet提供场景核心概念，增强概念的完整性和融合性，从而改善模型的预测解释能力。
技术框架：该框架主要包括三个模块：概念完整性评估模块、概念过滤模块和模型操控模块。概念完整性评估模块基于知识图谱识别场景核心概念，概念过滤模块通过知识图谱实现概念融合，模型操控模块则验证核心概念对模型行为的影响。
关键创新：本文的主要创新在于引入知识图谱进行概念完整性和融合性提升，与传统方法相比，能够更全面地解释模型预测，并有效操控模型行为。
关键设计：在技术细节上，采用了特定的损失函数来优化概念选择和融合过程，同时设计了适应性强的神经网络结构，以便更好地整合外部知识。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，采用知识感知神经元解释框架后，模型性能提升超过26%，并在神经元行为上获得23%的提升。这些结果显著优于现有基线，证明了引入知识图谱的有效性和必要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动驾驶、环境感知等场景分类任务。通过提升模型的透明性和可解释性，能够增强用户对模型决策的信任，促进其在实际应用中的推广和使用。未来，该框架还可以扩展到其他领域，如医疗影像分析和自然语言处理等。
📄 摘要（原文）
Although neural models have achieved remarkable performance, they still encounter doubts due to the intransparency. To this end, model prediction explanation is attracting more and more attentions. However, current methods rarely incorporate external knowledge and still suffer from three limitations: (1) Neglecting concept completeness. Merely selecting concepts may not sufficient for prediction. (2) Lacking concept fusion. Failure to merge semantically-equivalent concepts. (3) Difficult in manipulating model behavior. Lack of verification for explanation on original model. To address these issues, we propose a novel knowledge-aware neuron interpretation framework to explain model predictions for image scene classification. Specifically, for concept completeness, we present core concepts of a scene based on knowledge graph, ConceptNet, to gauge the completeness of concepts. Our method, incorporating complete concepts, effectively provides better prediction explanations compared to baselines. Furthermore, for concept fusion, we introduce a knowledge graph-based method known as Concept Filtering, which produces over 23% point gain on neuron behaviors for neuron interpretation. At last, we propose Model Manipulation, which aims to study whether the core concepts based on ConceptNet could be employed to manipulate model behavior. The results show that core concepts can effectively improve the performance of original model by over 26%.