論文の概要: An Extension of LIME with Improvement of Interpretability and Fidelity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12277v1
• Date: Sun, 26 Apr 2020 02:54:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 12:52:50.449456
• Title: An Extension of LIME with Improvement of Interpretability and Fidelity
• Title（参考訳）: LIMEの拡張による解釈性と忠実度の向上
• Authors: Sheng Shi, Yangzhou Du and Wei Fan
• Abstract要約: 特徴サンプリングと近似(LEDSNA)を用いた局所的説明 本稿では,特徴サンプリングと近似(LEDSNA)を用いた局所記述(Local Explanation)と呼ばれる,高解釈性と高忠実な局所説明手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.874445626403491
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While deep learning makes significant achievements in Artificial Intelligence (AI), the lack of transparency has limited its broad application in various vertical domains. Explainability is not only a gateway between AI and real world, but also a powerful feature to detect flaw of the models and bias of the data. Local Interpretable Model-agnostic Explanation (LIME) is a widely-accepted technique that explains the prediction of any classifier faithfully by learning an interpretable model locally around the predicted instance. As an extension of LIME, this paper proposes an high-interpretability and high-fidelity local explanation method, known as Local Explanation using feature Dependency Sampling and Nonlinear Approximation (LEDSNA). Given an instance being explained, LEDSNA enhances interpretability by feature sampling with intrinsic dependency. Besides, LEDSNA improves the local explanation fidelity by approximating nonlinear boundary of local decision. We evaluate our method with classification tasks in both image domain and text domain. Experiments show that LEDSNA's explanation of the back-box model achieves much better performance than original LIME in terms of interpretability and fidelity.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは人工知能(AI)において大きな成果を上げているが、透明性の欠如は、様々な垂直領域における幅広い応用を制限している。 説明可能性(Explainability)は、AIと現実世界のゲートウェイであるだけでなく、モデルの欠陥やデータのバイアスを検出する強力な機能でもある。 Local Interpretable Model-Agnostic Explanation (LIME) は、予測されたインスタンスの周辺で解釈可能なモデルをローカルに学習することによって、任意の分類器の予測を忠実に説明する、広く受け入れられた手法である。 LIMEの拡張として,機能依存サンプリングと非線形近似(LEDSNA)を用いた局所説明法(Local Explanation)と呼ばれる,高解釈性と高忠実な局所説明法を提案する。 説明されているインスタンスを前提として、LEDSNAは固有の依存関係を持つ機能サンプリングによって解釈可能性を高める。 さらに、LEDSNAは局所的決定の非線形境界を近似することにより局所的説明忠実性を改善する。 画像領域とテキスト領域の両方の分類タスクを用いて本手法の評価を行う。 実験により、LEDSNAのバックボックスモデルの説明は、解釈可能性と忠実性の観点から、元のLIMEよりもはるかに優れた性能が得られることが示された。

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