論文の概要: Incorporating Interpretable Output Constraints in Bayesian Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10969v2
• Date: Wed, 6 Jan 2021 10:07:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 23:06:01.158443
• Title: Incorporating Interpretable Output Constraints in Bayesian Neural Networks
• Title（参考訳）: ベイズニューラルネットワークにおける解釈出力制約の導入
• Authors: Wanqian Yang, Lars Lorch, Moritz A. Graule, Himabindu Lakkaraju, Finale Doshi-Velez
• Abstract要約: 出力制約付きBNN(OC-BNN)は不確実性定量化のためのベイズフレームワークと完全に一致している。 我々は、医療、刑事司法、信用スコアなどの複数の領域にまたがる実世界のデータセットに対するOC-BNNの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.103445420814644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domains where supervised models are deployed often come with task-specific constraints, such as prior expert knowledge on the ground-truth function, or desiderata like safety and fairness. We introduce a novel probabilistic framework for reasoning with such constraints and formulate a prior that enables us to effectively incorporate them into Bayesian neural networks (BNNs), including a variant that can be amortized over tasks. The resulting Output-Constrained BNN (OC-BNN) is fully consistent with the Bayesian framework for uncertainty quantification and is amenable to black-box inference. Unlike typical BNN inference in uninterpretable parameter space, OC-BNNs widen the range of functional knowledge that can be incorporated, especially for model users without expertise in machine learning. We demonstrate the efficacy of OC-BNNs on real-world datasets, spanning multiple domains such as healthcare, criminal justice, and credit scoring.
• Abstract（参考訳）: 監督されたモデルがデプロイされるドメインは、接地関数の事前のエキスパート知識や安全性や公平性といったデシデラタといったタスク固有の制約を伴います。 このような制約で推論するための新しい確率的フレームワークを導入し、タスクを償却可能な変種を含むベイズニューラルネットワーク(BNN)に効果的に組み込むことができるように事前を定式化する。 その結果、出力制約付きBNN (OC-BNN) は不確実性定量化のためのベイズフレームワークと完全に整合しており、ブラックボックス推論にも適用可能である。 解釈不能なパラメータ空間における典型的なBNN推論とは異なり、OC-BNNは、特に機械学習の専門知識を持たないモデルユーザーのために、組み込むことができる機能的な知識の範囲を広げる。 我々は、医療、刑事司法、信用スコアなどの複数の領域にまたがる実世界のデータセットに対するOC-BNNの有効性を実証する。

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