論文の概要: Sampling Prediction-Matching Examples in Neural Networks: A Probabilistic Programming Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03076v1
• Date: Thu, 9 Jan 2020 15:57:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 04:20:05.809180
• Title: Sampling Prediction-Matching Examples in Neural Networks: A Probabilistic Programming Approach
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおけるサンプリング予測マッチング例:確率的プログラミングアプローチ
• Authors: Serena Booth, Ankit Shah, Yilun Zhou, Julie Shah
• Abstract要約: 本稿では,確率的プログラミングを用いた分類器の予測レベルセットの探索について考察する。 我々は,予測器が同一の特定の予測信頼度を持つ例のセットとして,予測レベルを定義した。 合成データセットとMNISTを用いた実験により,本手法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.978961706999833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Though neural network models demonstrate impressive performance, we do not understand exactly how these black-box models make individual predictions. This drawback has led to substantial research devoted to understand these models in areas such as robustness, interpretability, and generalization ability. In this paper, we consider the problem of exploring the prediction level sets of a classifier using probabilistic programming. We define a prediction level set to be the set of examples for which the predictor has the same specified prediction confidence with respect to some arbitrary data distribution. Notably, our sampling-based method does not require the classifier to be differentiable, making it compatible with arbitrary classifiers. As a specific instantiation, if we take the classifier to be a neural network and the data distribution to be that of the training data, we can obtain examples that will result in specified predictions by the neural network. We demonstrate this technique with experiments on a synthetic dataset and MNIST. Such level sets in classification may facilitate human understanding of classification behaviors.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークモデルは印象的な性能を示すが、これらのブラックボックスモデルが個々の予測をどう行うかは正確には分かっていない。 この欠点は、ロバスト性、解釈可能性、一般化能力といった分野において、これらのモデルを理解するための重要な研究につながった。 本稿では,確率的プログラミングを用いて分類器の予測レベル集合を探索する問題を考える。 本研究では,任意のデータ分布に対して,予測器が同じ特定の予測信頼度を持つ例のセットとして,予測レベルを定義した。 特に、サンプリングベースの手法では、任意の分類器と互換性を持たせるために、分類器を識別する必要がない。 特定のインスタンス化として、分類器をニューラルネットワークとし、データ分布をトレーニングデータのものとすれば、ニューラルネットワークによる特定の予測結果をもたらす例を得ることができる。 この手法を合成データセットとMNISTの実験により実証する。 このような分類のレベルセットは、分類行動の人間の理解を促進する。

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