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GANを使ったXAI

  • Explaining in Style: Training a GAN to explain a classifier in StyleSpace [75.8]
    本稿では,画像の意味的属性を説明するための生成モデルの学習法であるstylexを提案する。 StylExは、セマンティックとよく調和し、意味のある画像固有の説明を生成し、人間に解釈できる属性を見つけます。 その結果,この手法はセマンティックとよく一致し,意味のある画像特異的な説明を生成し,人間と解釈できる属性を見出した。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 27 Apr 2021 17:57:19 GMT)
    • GANを使って人が理解可能な説明をしようという研究。サンプル画像が興味深い。

AutoMLの評価、トレーディングデータの取り扱い

  • Model LineUpper: Supporting Interactive Model Comparison at Multiple Levels for AutoML [29.0]
    現在のAutoMLシステムでは、選択はパフォーマンスメトリックによってのみサポートされる。 複数のXAI(Explainable AI)と可視化技術を組み合わせることで、AutoMLのインタラクティブなモデル比較を支援するツールを開発しています。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 9 Apr 2021 14:06:13 GMT)
    • 機械的なメトリクスだけでなく、XAI的な視点を追加したツールが重要との話。その通りと思う一方で人への依存性は弱点にもなりうるのでユースケース次第という印象。
  • CLVSA: A Convolutional LSTM Based Variational Sequence-to-Sequence Model with Attention for Predicting Trends of Financial Markets [12.0]
    生の金融トレーディングデータの特徴を変動的に捉えるハイブリッドモデルであるCLVSAを提案する。CLVSAは確率的リカレント・ネットワーク、シーケンス・ツー・シーケンス・アーキテクチャ、自己・内部アテンション機構、畳み込みLSTMユニットから構成されるハイブリッドモデルであり、生の金融取引データにおける変動基盤の特徴を捉える。 実験の結果、近似的な後段処理の導入により、kullback-leibler ダイバージェンスに基づく正規化を活用し、過学習を防止することができた。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 8 Apr 2021 20:31:04 GMT)
    • 金融取引データの特徴を捉えるDeep Learning系モデルの話。堅牢にリターンを得たという実験結果はほんまかいな？と思うが、興味深い結果ではある。