論文の概要: Show or Suppress? Managing Input Uncertainty in Machine Learning Model Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09498v1
• Date: Sat, 23 Jan 2021 13:10:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-19 10:49:51.556027
• Title: Show or Suppress? Managing Input Uncertainty in Machine Learning Model Explanations
• Title（参考訳）: Show or Suppress? 機械学習モデル説明における入力不確かさの管理
• Authors: Danding Wang, Wencan Zhang and Brian Y. Lim
• Abstract要約: 特徴属性は、各測定された入力特徴値が出力推定に与える影響を説明するために、解釈可能な機械学習で広く使用されている。 入力の不確実性の認識が説明の信頼にどのように影響するかは不明です。 モデル説明において不確実性の認識を管理するための2つのアプローチを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.695163312473304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature attribution is widely used in interpretable machine learning to explain how influential each measured input feature value is for an output inference. However, measurements can be uncertain, and it is unclear how the awareness of input uncertainty can affect the trust in explanations. We propose and study two approaches to help users to manage their perception of uncertainty in a model explanation: 1) transparently show uncertainty in feature attributions to allow users to reflect on, and 2) suppress attribution to features with uncertain measurements and shift attribution to other features by regularizing with an uncertainty penalty. Through simulation experiments, qualitative interviews, and quantitative user evaluations, we identified the benefits of moderately suppressing attribution uncertainty, and concerns regarding showing attribution uncertainty. This work adds to the understanding of handling and communicating uncertainty for model interpretability.
• Abstract（参考訳）: 特徴属性は、各測定された入力特徴値が出力推定に与える影響を説明するために、解釈可能な機械学習で広く使用されている。 しかし、測定は不確かであり、入力の不確実性に対する認識が説明の信頼にどのように影響するかは不明である。 モデル説明において,ユーザが不確実性に対する認識を管理するための2つのアプローチを提案する。1)特徴属性の不確実性を透過的に示し,2)不確実性のある特徴への寄与を抑え,また,不確実性ペナルティで規則化することで他の特徴への帰属を抑える。 シミュレーション実験,質的インタビュー,定量的ユーザ評価を通じて,帰属不確実性を適度に抑制するメリット,帰属不確実性を示すことへの懸念を明らかにした。 この作業は、モデル解釈可能性の扱いや不確実性に関する理解を深める。

関連論文リスト

• Conceptualizing Uncertainty [45.370565359867534]
  機械学習の不確かさは、モデルの予測における信頼度や欠如度を指す。 本稿では,概念アクティベーションベクトルを用いて,高次元データ分類設定の不確実性を説明する。 モデルの改良と改良にそれらを活用することで、生成された説明の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-05T12:24:12Z)
• Probabilistic Modeling of Disparity Uncertainty for Robust and Efficient Stereo Matching [61.73532883992135]
  本稿では,新しい不確実性を考慮したステレオマッチングフレームワークを提案する。 我々はベイズリスクを不確実性の測定として採用し、データを別々に見積もり、不確実性をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-24T23:28:20Z)
• Know Where You're Uncertain When Planning with Multimodal Foundation Models: A Formal Framework [54.40508478482667]
  認識と計画生成の不確実性を解消し、定量化し、緩和する包括的枠組みを提案する。 本稿では,知覚と意思決定の独特な性質に合わせた手法を提案する。 この不確実性分散フレームワークは, 変動率を最大40%削減し, タスク成功率をベースラインに比べて5%向上させることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-03T17:32:00Z)
• Ensured: Explanations for Decreasing the Epistemic Uncertainty in Predictions [1.2289361708127877]
  認識の不確実性は、品質を説明するために重要な次元を付け加える。 我々は、この不確実性を特に狙う新しいタイプの説明を紹介します。 我々は、ユーザが最も信頼できる説明を識別できるように設計された新しい指標、保証されたランキングを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T20:21:51Z)
• Explaining by Imitating: Understanding Decisions by Interpretable Policy Learning [72.80902932543474]
  観察されたデータから人間の行動を理解することは、意思決定における透明性と説明責任にとって重要である。 意思決定者の方針をモデル化することが困難である医療などの現実的な設定を考えてみましょう。 本稿では, 設計による透明性の向上, 部分観測可能性の確保, 完全にオフラインで動作可能なデータ駆動型意思決定行動の表現を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T13:06:14Z)
• Improving the Reliability of Large Language Models by Leveraging Uncertainty-Aware In-Context Learning [76.98542249776257]
  大規模言語モデルはしばしば「ハロシン化」の課題に直面している 本研究では,不確実性に応答してモデルが出力を拡張あるいは拒否することを可能にする,不確実性を考慮したコンテキスト内学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T12:06:53Z)
• Flexible Visual Recognition by Evidential Modeling of Confusion and Ignorance [25.675733490127964]
  現実のシナリオでは、典型的な視覚認識システムは、既知のクラスと、未知のクラスイメージにおける排他的誤動作の間の誤分類という、2つの主要な原因の下で失敗する可能性がある。 これらの欠陥に対処するために、フレキシブルな視覚認識は、選択が不確実な場合に複数のクラスを動的に予測し、入力がトレーニング分布から完全に外れたときに予測を拒否するべきである。 本稿では,この2つの不確実性源を主観的論理理論で明確にモデル化することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T03:16:05Z)
• Learning Uncertainty For Safety-Oriented Semantic Segmentation In Autonomous Driving [77.39239190539871]
  自律運転における安全クリティカル画像セグメンテーションを実現するために、不確実性推定をどのように活用できるかを示す。 相似性関数によって測定された不一致予測に基づく新しい不確実性尺度を導入する。 本研究では,提案手法が競合手法よりも推論時間において計算集約性が低いことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T09:23:05Z)
• Dive into Ambiguity: Latent Distribution Mining and Pairwise Uncertainty Estimation for Facial Expression Recognition [59.52434325897716]
  DMUE(DMUE)という,アノテーションのあいまいさを2つの視点から解決するソリューションを提案する。 前者に対しては,ラベル空間における潜伏分布をよりよく記述するために,補助的マルチブランチ学習フレームワークを導入する。 後者の場合、インスタンス間の意味的特徴のペアワイズ関係を完全に活用して、インスタンス空間のあいまいさの程度を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-01T03:21:57Z)
• Uncertainty as a Form of Transparency: Measuring, Communicating, and Using Uncertainty [66.17147341354577]
  我々は,モデル予測に関連する不確実性を推定し,伝達することにより,相補的な透明性の形式を考えることについて議論する。 モデルの不公平性を緩和し、意思決定を強化し、信頼できるシステムを構築するために不確実性がどのように使われるかを説明する。 この研究は、機械学習、可視化/HCI、デザイン、意思決定、公平性にまたがる文学から引き出された学際的レビューを構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-15T17:26:14Z)
• Double-Uncertainty Weighted Method for Semi-supervised Learning [32.484750353853954]
  教師-学生モデルに基づく半教師付きセグメンテーションのための二重不確かさ重み付き手法を提案する。 ベイジアンディープラーニングを用いて教師モデルを訓練し,セグメンテーションの不確実性と特徴の不確実性を両立させる。 本手法は,2つの公開医療データセットにおいて,最先端の不確実性に基づく半教師付き手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T08:20:18Z)
• Getting a CLUE: A Method for Explaining Uncertainty Estimates [30.367995696223726]
  微分可能確率モデルからの不確実性推定を解釈する新しい手法を提案する。 提案手法は,データ多様体上に保持しながら,入力の変更方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T21:53:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。