Améliorer la classification d'images avec des retours humains

Dernièrement, y a eu un effort pour développer des méthodes qui nous aident à comprendre comment les modèles d'apprentissage profond classifient les images. Un des trucs prometteurs s'appelle le réseau de parties prototypiques, ou ProtoPNet. Ce truc classifie les images en se basant sur des parties significatives de l'entrée, ce qui rend les décisions du modèle plus faciles à interpréter. Mais, des fois, ProtoPNet se base sur des détails pas pertinents, ce qui peut entraîner des classifications incorrectes.

Pour régler ce souci, on s'est inspiré d'une technique connue sous le nom d'Apprentissage par renforcement avec retours humains (RLHF). En rassemblant des évaluations humaines sur la qualité des Prototypes, on peut peaufiner le fonctionnement de ces prototypes. On a créé un modèle appelé R3-ProtoPNet, qui ajoute de nouvelles étapes au processus de formation original de ProtoPNet. En réajustant et en sélectionnant à nouveau les prototypes en fonction des retours humains, et en réentraînant le modèle, on espère améliorer l'utilité des prototypes. Nos résultats montrent que même si le nouveau modèle peut réduire la précision des tests quand il est utilisé seul, combiner plusieurs R3-ProtoPNets peut donner de meilleures performances globales sans perdre en interprétabilité.

#Importance de l'interprétabilité dans l'apprentissage profond

Avec la montée des modèles d'apprentissage profond dans des domaines importants comme la santé et la finance, c'est super important que ces modèles soient interprétables. Les praticiens doivent justifier les décisions prises par ces modèles, ce qui signifie comprendre comment ils arrivent à leurs conclusions. ProtoPNet vise à combler le fossé entre l'apprentissage profond et le raisonnement humain en se concentrant sur les parties des images qui comptent le plus pour faire des classifications.

Cependant, ProtoPNet a parfois du mal à apprendre des prototypes efficaces. Il peut se concentrer sur des éléments de fond pas pertinents ou produire des doublons qui représentent la même caractéristique. Ces problèmes peuvent mener à une mauvaise performance, rendant le modèle moins fiable pour des applications réelles. Plusieurs tentatives ont été faites pour résoudre ces défis, mais souvent elles nécessitent des efforts de labellisation importants ou ne parviennent pas à fournir un moyen efficace d'évaluer la qualité des prototypes.

#Amélioration de ProtoPNet avec R3-ProtoPNet

Pour améliorer la performance de ProtoPNet, on a regardé les avancées dans l'apprentissage par renforcement, en particulier le RLHF. Cette approche a gagné en popularité pour aligner de grands modèles avec les préférences humaines, grâce à ses méthodes flexibles de collecte de retours. Bien que certaines tentatives précédentes aient inclus des retours humains dans les ProtoPNets, aucune n'a efficacement intégré un système d'apprentissage récompense simple pour peaufiner les prototypes.

Notre méthode proposée, R3-ProtoPNet, cherche à améliorer ProtoPNet en utilisant un modèle de récompense appris pour le peaufiner. En collectant des évaluations humaines sur la qualité des prototypes dans le jeu de données CUB-200-2011, on peut créer une forte mesure pour comprendre la qualité des prototypes. R3-ProtoPNet vise à améliorer la qualité globale des prototypes, réduisant la dépendance à des caractéristiques non pertinentes tout en diminuant légèrement les incohérences par rapport au modèle original. Quand on utilise R3-ProtoPNet en équipes, ça dépasse les groupes de ProtoPNets standards sur un jeu de données de test.

#Travaux connexes

L'idée d'intégrer des retours humains dans l'apprentissage machine a été popularisée par le succès d'InstructGPT. Bien que cet intérêt soit relativement nouveau, la pratique d'utiliser les retours humains dans l'apprentissage par renforcement existe depuis longtemps. Certains modèles utilisent une fonction de récompense pour ajuster la probabilité d'une action, tandis que notre approche intègre un modèle de récompense dans ProtoPNet pour améliorer la qualité des prototypes après la formation initiale.

#Réseau de parties prototypiques (ProtoPNet)

ProtoPNet est conçu pour rendre les classificateurs d'images interprétables. Au lieu de se baser sur des représentations abstraites, il classe les images en fonction de parties particulières qui sont similaires aux échantillons d'entraînement. Cela permet aux utilisateurs de voir et de questionner le raisonnement du modèle et de comprendre quelles parties d'une image ont influencé la classification.

ProtoPNet est construit sur un réseau de neurones convolutifs, suivi d'une couche de prototypes et d'une couche entièrement connectée. En gardant la profondeur des prototypes identique à la sortie de la couche de convolution, le modèle peut sélectionner des parties spécifiques de l'image originale. Lorsqu'on classe une image jamais vue, ProtoPNet la compare avec ces prototypes pour en déduire sa classification.

Malgré ses points forts, l'entraînement de base de ProtoPNet mène souvent à des problèmes. Les prototypes peuvent représenter des caractéristiques non pertinentes ou se concentrer sur des parties incohérentes d'une image. Ça peut faire perdre du temps de calcul et causer des prédictions incorrectes. Bien que certaines méthodes tentent d'aborder ces problèmes, elles ne quantifient souvent pas efficacement la qualité des prototypes.

#Utilisation des retours humains dans R3-ProtoPNet

Le succès des méthodes RLHF dépend beaucoup de la collecte de données de retours humains de qualité. Les retours doivent être clairs et cohérents ; sinon, la performance du modèle de récompense pourrait en pâtir. L'interprétabilité inhérente de ProtoPNet permet aux utilisateurs d'évaluer directement les prototypes appris, offrant des aperçus précieux sur ceux qui contribuent significativement aux prédictions.

Différentes méthodes peuvent être utilisées pour recueillir des informations sur la qualité d'un prototype. Dans notre cas, on a trouvé qu'une échelle de notation de 1 à 5 fournissait des conseils clairs et utiles de la part des évaluateurs. En spécifiant à quel point un prototype capture des caractéristiques pertinentes, on peut mieux entraîner notre modèle de récompense.

Quand les humains donnent des retours, ils se concentrent sur les motifs d'activation des prototypes plutôt que sur l'image entière. Cette distinction est nécessaire car elle nous permet de recueillir des retours spécifiquement sur l'interprétation du modèle du prototype, ce qui est crucial pour améliorer le modèle de récompense.

#Processus d'entraînement R3-ProtoPNet

Après avoir rassemblé des retours de qualité et entraîné notre modèle de récompense, on l'intègre dans un processus de peaufiner qui se compose de trois étapes : réajustement, sélection et réentraînement.

#Réajustement de la récompense

On commence par une étape de réajustement pour aider le modèle à se concentrer sur des prototypes utiles. En ajustant le poids de chaque prototype dans la fonction de perte, on s'assure que le modèle met à jour les prototypes avec des scores de qualité plus bas. Cette étape aide à améliorer la qualité globale des prototypes tout en empêchant le modèle de négliger ceux qui fonctionnent déjà bien.

#Réélection de prototypes

Ensuite, on introduit une procédure de réélection. Si un prototype n'est pas à la hauteur, on cherche de meilleurs candidats dans les images d'entraînement. Ce processus aide à trouver de nouveaux prototypes qui peuvent remplacer les moins utiles, ce qui est crucial pour améliorer la qualité du modèle. En sélectionnant aléatoirement de nouveaux morceaux d'une classe spécifique, on assure la diversité des prototypes et évite de se fier uniquement aux options les mieux notées.

#Réentraînement du modèle

Enfin, on effectue un réentraînement pour aligner les prototypes avec le reste du modèle. Simplement réentraîner avec la fonction de perte originale aide le modèle à incorporer les nouveaux prototypes améliorés. Cette étape conserve les avantages obtenus des étapes précédentes tout en augmentant la précision des prédictions.

#Résultats de R3-ProtoPNet

Après avoir entraîné R3-ProtoPNet sur le jeu de données CUB-200-2011, on évalue son efficacité à travers différentes architectures de modèles de base. Le jeu de données inclut des images de différentes espèces d'oiseaux, ce qui nous permet d'évaluer comment la méthode fonctionne.

R3-ProtoPNet améliore la qualité des prototypes et maintient la performance prédictive. Bien que certains modèles de base connaissent une légère baisse de précision après les mises à jour, l'utilisation combinée de plusieurs R3-ProtoPNets en ensemble améliore la performance globale par rapport aux ProtoPNets. La qualité moyenne des prototypes augmente aussi, confirmant que la méthode améliore effectivement la qualité des prototypes.

#Limitations et directions futures

Bien que R3-ProtoPNet ait montré des améliorations, il y a encore de la place pour des améliorations. Le modèle de récompense actuel est entraîné sur des images uniques, ce qui limite sa capacité à capturer la cohérence entre les images. Les travaux futurs pourraient explorer l'utilisation de plusieurs images pour recueillir des retours, ce qui pourrait résoudre des problèmes liés aux prototypes en double.

La flexibilité de la mise à jour R3 permet de l'appliquer à d'autres variations de ProtoPNet, ce qui pourrait améliorer les performances. Intégrer plus de types de retours dans le modèle, comme des retours binaires, pourrait aussi donner de meilleurs résultats.

Enfin, une préoccupation avec l'utilisation des retours humains est que le modèle pourrait apprendre des caractéristiques pas faciles à comprendre par les humains mais qui sont prédictives. Comprendre comment évaluer et affiner les retours humains sera une étape importante à l'avenir.

En conclusion, R3-ProtoPNet fournit une méthode pour améliorer la qualité des prototypes appris en utilisant les retours des humains. En combinant plusieurs R3-ProtoPNets, on peut atteindre de meilleures performances que avec les ensembles de ProtoPNet classiques. Cette approche confirme le potentiel de l'apprentissage par récompense pour améliorer l'interprétabilité dans les modèles d'apprentissage profond.