基于角度信息的神经生存分析模型嵌入空间可视化通用框架
机器学习
2023-05-12 v1 人机交互
机器学习
摘要
我们提出了一个通用框架，用于可视化任意神经生存分析模型所使用的任意中间嵌入表示。我们的框架基于嵌入空间中的所谓锚方向。我们展示了如何使用聚类来估计这些锚方向，或者 alternatively，使用由原始输入集合（例如，全部来自女性患者的特征向量可编码“女性”这一概念）定义的用户提供的“概念”来估计。对于表格数据，我们提出了揭示锚方向如何与原始临床特征及生存时间分布相关联的可视化策略。随后我们展示了这些可视化思想如何扩展至处理图像形式的原始输入。我们的框架建立在观察嵌入空间中向量间的角度之上，而忽略幅值信息可能导致“信息损失”。我们展示了该损失如何导致可视化中出现的“聚集”伪影，以及如何在实践中减少这一信息损失。
引用
@article{arxiv.2305.06862,
title = {A General Framework for Visualizing Embedding Spaces of Neural Survival Analysis Models Based on Angular Information},
author = {George H. Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.06862},
year = {2023}
}
备注
Conference on Health, Inference, and Learning (CHIL 2023)