論文の概要: Adaptive Explainable Neural Networks (AxNNs)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02353v2
- Date: Tue, 2 Jun 2020 06:18:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-16 12:00:11.851601
- Title: Adaptive Explainable Neural Networks (AxNNs)
- Title(参考訳): 適応型説明可能なニューラルネットワーク(AxNN)
- Authors: Jie Chen, Joel Vaughan, Vijayan N. Nair, Agus Sudjianto
- Abstract要約: 我々は、予測性能とモデル解釈可能性の両目標を達成するために、Adaptive Explainable Neural Networks (AxNN) と呼ばれる新しいフレームワークを開発した。
予測性能向上のために,一般化された付加的モデルネットワークと付加的インデックスモデルからなる構造化ニューラルネットワークを構築した。
本稿では,AxNNの結果を主効果と高次相互作用効果に分解する方法を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.949704905866888
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While machine learning techniques have been successfully applied in several
fields, the black-box nature of the models presents challenges for interpreting
and explaining the results. We develop a new framework called Adaptive
Explainable Neural Networks (AxNN) for achieving the dual goals of good
predictive performance and model interpretability. For predictive performance,
we build a structured neural network made up of ensembles of generalized
additive model networks and additive index models (through explainable neural
networks) using a two-stage process. This can be done using either a boosting
or a stacking ensemble. For interpretability, we show how to decompose the
results of AxNN into main effects and higher-order interaction effects. The
computations are inherited from Google's open source tool AdaNet and can be
efficiently accelerated by training with distributed computing. The results are
illustrated on simulated and real datasets.
- Abstract(参考訳): 機械学習技術はいくつかの分野でうまく応用されているが、モデルのブラックボックスの性質は結果の解釈と説明の難しさを示している。
我々は、予測性能とモデル解釈可能性の両目標を達成するために、Adaptive Explainable Neural Networks (AxNN) と呼ばれる新しいフレームワークを開発した。
予測性能のために,2段階のプロセスを用いて,一般化された加法モデルネットワークと(説明可能なニューラルネットワークによる)加法インデックスモデルからなる構造化ニューラルネットワークを構築した。
これはブースティングまたはスタッキングアンサンブルを使用して行うことができる。
本稿では,AxNNの結果を主効果と高次相互作用効果に分解する方法を示す。
計算はGoogleのオープンソースツールであるAdaNetから受け継がれ、分散コンピューティングのトレーニングによって効率的に高速化される。
結果はシミュレーションと実際のデータセットで示される。
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