論文の概要: Machine Guides, Human Supervises: Interactive Learning with Global Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09723v1
• Date: Mon, 21 Sep 2020 09:55:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 03:48:24.864678
• Title: Machine Guides, Human Supervises: Interactive Learning with Global Explanations
• Title（参考訳）: 機械ガイドと人間監督:グローバルな説明を伴う対話型学習
• Authors: Teodora Popordanoska, Mohit Kumar, Stefano Teso
• Abstract要約: 本稿では,新しい対話型学習戦略である説明指導学習(XGL)を紹介する。 XGLは、マシンが提供する説明が分類器の品質を上回るケースに対して堅牢であるように設計されている。 対話型機械教育とリンクを描くことによって、グローバルな説明が監督を導くための有効なアプローチであることを理論的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.112120925113627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce explanatory guided learning (XGL), a novel interactive learning strategy in which a machine guides a human supervisor toward selecting informative examples for a classifier. The guidance is provided by means of global explanations, which summarize the classifier's behavior on different regions of the instance space and expose its flaws. Compared to other explanatory interactive learning strategies, which are machine-initiated and rely on local explanations, XGL is designed to be robust against cases in which the explanations supplied by the machine oversell the classifier's quality. Moreover, XGL leverages global explanations to open up the black-box of human-initiated interaction, enabling supervisors to select informative examples that challenge the learned model. By drawing a link to interactive machine teaching, we show theoretically that global explanations are a viable approach for guiding supervisors. Our simulations show that explanatory guided learning avoids overselling the model's quality and performs comparably or better than machine- and human-initiated interactive learning strategies in terms of model quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械が人間を指導する対話型学習戦略である説明指導学習(XGL)を紹介する。 このガイダンスはグローバル説明によって提供され、インスタンス空間の異なる領域における分類器の振る舞いを要約し、欠陥を暴露する。 他の説明的対話型学習戦略と比較して、XGLは、機械が提供した説明が分類器の品質を上回るケースに対して堅牢であるように設計されている。 さらに、XGLはグローバルな説明を活用して、人間の開始によるインタラクションのブラックボックスを開くことで、管理者は学習モデルに挑戦する情報的サンプルを選択することができる。 対話型機械教示へのリンクを提示することにより,グローバル説明が監督者の指導に有効なアプローチであることを理論的に示す。 シミュレーションの結果,説明指導学習はモデル品質の過大評価を回避し,モデル品質の面では機械や人間主導の対話型学習戦略と同等かそれ以上の性能を発揮することがわかった。

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