General Frameworks for Anomaly Detection Explainability: Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Since their inception, AutoEncoders have been very important in representational learning. They have achieved ground-breaking results in the realm of automated unsupervised anomaly detection for various critical applications. However, anomaly detection through AutoEncoders suffers from lack of transparency when it comes to decision making based on the outputs of the AutoEncoder network, especially for image-based models. Though the residual reconstruction error map from the AutoEncoder helps explaining anomalies to a certain extent, it is not a good indicator of the implicitly learnt attributes by the model. A human interpretable explanation of why an instance is anomalous not only enables the experts to fine-tune the model but also establishes and increases trust by non-expert users of the model. Convolutional AutoEncoders in particular suffer the most as there are only limited studies that focus on transparency and explainability. In this paper, aiming to bridge this gap, we explore the feasibility and compare the performances of several State-of-the-Art Explainable Artificial Intelligence (XAI) frameworks on Convolutional AutoEncoders. The paper also aims at providing the basis for future developments of reliable and trustworthy AutoEncoders for visual anomaly detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».