論文の概要: A Few Good Counterfactuals: Generating Interpretable, Plausible and Diverse Counterfactual Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09056v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 11:30:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-20 17:29:40.326667
• Title: A Few Good Counterfactuals: Generating Interpretable, Plausible and Diverse Counterfactual Explanations
• Title（参考訳）: 良い対物:解釈可能・可塑性・多元的対物説明の生成
• Authors: Barry Smyth and Mark T Keane
• Abstract要約: 良い、ネイティブな反事実は、ほとんどのデータセットでまれに発生することが示されています。 最も一般的な方法は、盲目の摂動を用いて合成反実数を生成する。 本稿では,オリジナルデータセットのネイティブな反事実を適応させて,ばらばらで多様な合成反事実を生成する手法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.283774141604997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Counterfactual explanations provide a potentially significant solution to the Explainable AI (XAI) problem, but good, native counterfactuals have been shown to rarely occur in most datasets. Hence, the most popular methods generate synthetic counterfactuals using blind perturbation. However, such methods have several shortcomings: the resulting counterfactuals (i) may not be valid data-points (they often use features that do not naturally occur), (ii) may lack the sparsity of good counterfactuals (if they modify too many features), and (iii) may lack diversity (if the generated counterfactuals are minimal variants of one another). We describe a method designed to overcome these problems, one that adapts native counterfactuals in the original dataset, to generate sparse, diverse synthetic counterfactuals from naturally occurring features. A series of experiments are reported that systematically explore parametric variations of this novel method on common datasets to establish the conditions for optimal performance.
• Abstract（参考訳）: 対物的説明は、説明可能なAI(XAI)問題に対する潜在的に重要な解決策を提供するが、良い、ネイティブな対物的説明がほとんどのデータセットで稀に発生することが示されている。 したがって、最も一般的な方法はブラインド摂動を用いて合成偽物を生成する。 しかし、このような手法にはいくつかの欠点がある: 結果の反事実 (i) が有効なデータポイントではない場合(自然に発生しない特徴を使う場合が多い)、 (ii) 優れた反事実の空間が欠如している場合(もし多くの特徴を変更すれば)、 (iii) は多様性がない場合(生成した反事実が互いに最小の変種である場合)。 本稿では,これらの問題を克服するための手法について述べる。本手法は,自然に発生する特徴から,スパースで多様な合成反事実を生成するために,原データセットにネイティブな反事実を適応させるものである。 最適性能の条件を確立するために、この新しい手法を共通データセット上で系統的にパラメトリックなバリエーションを探索する一連の実験が報告されている。

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