Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reliable Post hoc Explanations: Modeling Uncertainty in Explainability

論文の概要: Reliable Post hoc Explanations: Modeling Uncertainty in Explainability

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05030v4
Date: Sat, 6 Nov 2021 18:35:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-31 10:44:53.721325
Title: Reliable Post hoc Explanations: Modeling Uncertainty in Explainability
Title（参考訳）: 信頼性の高いポストホック説明:不確かさのモデル化
Authors: Dylan Slack, Sophie Hilgard, Sameer Singh, Himabindu Lakkaraju
Abstract要約: ブラックボックスの説明は、高レベルの設定でモデルの信頼性を確立するために、ますます採用されている。先行研究では、最先端の技術が生み出す説明は一貫性がなく不安定であり、その正確性や信頼性についての洞察はほとんど得られないことが示されている。局所的な説明と関連する不確実性を生成するための新しいベイズ的枠組みを開発する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 44.9824285459365
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As black box explanations are increasingly being employed to establish model credibility in high-stakes settings, it is important to ensure that these explanations are accurate and reliable. However, prior work demonstrates that explanations generated by state-of-the-art techniques are inconsistent, unstable, and provide very little insight into their correctness and reliability. In addition, these methods are also computationally inefficient, and require significant hyper-parameter tuning. In this paper, we address the aforementioned challenges by developing a novel Bayesian framework for generating local explanations along with their associated uncertainty. We instantiate this framework to obtain Bayesian versions of LIME and KernelSHAP which output credible intervals for the feature importances, capturing the associated uncertainty. The resulting explanations not only enable us to make concrete inferences about their quality (e.g., there is a 95% chance that the feature importance lies within the given range), but are also highly consistent and stable. We carry out a detailed theoretical analysis that leverages the aforementioned uncertainty to estimate how many perturbations to sample, and how to sample for faster convergence. This work makes the first attempt at addressing several critical issues with popular explanation methods in one shot, thereby generating consistent, stable, and reliable explanations with guarantees in a computationally efficient manner. Experimental evaluation with multiple real world datasets and user studies demonstrate that the efficacy of the proposed framework.
Abstract（参考訳）: ブラックボックスの説明は、高所でモデル信頼性を確立するためにますます採用されているため、これらの説明が正確で信頼性が高いことを保証することが重要である。しかし、先行研究は、最先端技術が生み出す説明は一貫性がなく不安定であり、その正確性や信頼性についてはほとんど洞察できないことを示した。加えて、これらの手法は計算量的に非効率であり、重要なハイパーパラメータチューニングを必要とする。本稿では,局所的な説明と関連する不確実性を生成するための新しいベイズ的枠組みを開発することにより,上記の課題を解決する。このフレームワークをインスタンス化し、LIME と KernelSHAP のベイズ版を入手し、特徴量に対する信頼区間を出力し、関連する不確実性をキャプチャする。結果として得られた説明は、その品質に関する具体的な推論を可能にするだけでなく(例えば、特徴の重要性が与えられた範囲内にある確率は95%)、高度に一貫性があり安定である。我々は、上記の不確実性を利用して、サンプルの摂動数を推定し、より高速な収束のためにサンプリングする方法を詳細に理論的に分析する。この研究は、一般的な説明法でいくつかの重要な問題に一発で対処し、一貫性があり、安定し、信頼性の高い説明を、計算効率のよい方法で生成する最初の試みである。複数の実世界データセットを用いた実験評価とユーザスタディにより,提案手法の有効性が実証された。

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