論文の概要: DA-DGCEx: Ensuring Validity of Deep Guided Counterfactual Explanations
With Distribution-Aware Autoencoder Loss
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09062v2
- Date: Tue, 20 Apr 2021 05:59:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-21 11:28:04.143702
- Title: DA-DGCEx: Ensuring Validity of Deep Guided Counterfactual Explanations
With Distribution-Aware Autoencoder Loss
- Title（参考訳）: da-dgcex: 分散認識型オートエンコーダ損失による深い説明の妥当性の確保
- Authors: Jokin Labaien, Ekhi Zugasti, Xabier De Carlos
- Abstract要約: ディープラーニングモデルは、解釈可能性の欠如により、しばしばブラックボックスと見なされる。
本稿では,DA-DGCEx(Deep Guided Counterfactual Explanations)について述べる。
DGCExのコスト関数に、分散の反ファクトなインスタンスからペナルティを課す用語を追加する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep Learning has become a very valuable tool in different fields, and no one
doubts the learning capacity of these models. Nevertheless, since Deep Learning
models are often seen as black boxes due to their lack of interpretability,
there is a general mistrust in their decision-making process. To find a balance
between effectiveness and interpretability, Explainable Artificial Intelligence
(XAI) is gaining popularity in recent years, and some of the methods within
this area are used to generate counterfactual explanations. The process of
generating these explanations generally consists of solving an optimization
problem for each input to be explained, which is unfeasible when real-time
feedback is needed. To speed up this process, some methods have made use of
autoencoders to generate instant counterfactual explanations. Recently, a
method called Deep Guided Counterfactual Explanations (DGCEx) has been
proposed, which trains an autoencoder attached to a classification model, in
order to generate straightforward counterfactual explanations. However, this
method does not ensure that the generated counterfactual instances are close to
the data manifold, so unrealistic counterfactual instances may be generated. To
overcome this issue, this paper presents Distribution Aware Deep Guided
Counterfactual Explanations (DA-DGCEx), which adds a term to the DGCEx cost
function that penalizes out of distribution counterfactual instances.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングはさまざまな分野で非常に価値のあるツールになっていますが、これらのモデルの学習能力に疑問を持つ人はいません。
それでも、ディープラーニングモデルは解釈可能性の欠如からブラックボックスと見なされることが多いため、意思決定プロセスに一般的な不信がある。
近年、有効性と解釈可能性のバランスを見つけるために、説明可能な人工知能(XAI)が人気を集めており、この分野の手法のいくつかは、反現実的な説明を生み出すために使われている。
これらの説明を生成するプロセスは、一般的に、説明すべき各入力の最適化問題を解決することで成り立っている。
この処理を高速化するために、いくつかの手法は自動エンコーダを使用して、即時対実的な説明を生成する。
近年,分類モデルに付随するオートエンコーダを訓練し,簡単な反事実説明を生成するdgcex(deep guided counterfactual explanations)という手法が提案されている。
しかし、この方法は生成した反実例がデータ多様体に近いことを保証しないので、非現実的な反実例を生成することができる。
そこで本論文では,DGCExのコスト関数を付加したDA-DGCEx(Dis Distribution Aware Deep Guided Counterfactual Explanations)を提案する。
関連論文リスト
- Demystifying Reinforcement Learning in Production Scheduling via Explainable AI [0.7515066610159392]
深層強化学習(Dep Reinforcement Learning, DRL)はスケジューリング問題の解法としてよく用いられる手法である。
DRLエージェントは、短い計算時間で実行可能な結果を提供するのが得意だが、その推論はいまだに不透明である。
フロー生産における特殊DRLエージェントのスケジューリング決定の背後にある理由を説明するために,2つの説明可能なAI(xAI)フレームワークを適用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T09:39:01Z) - QUCE: The Minimisation and Quantification of Path-Based Uncertainty for Generative Counterfactual Explanations [1.649938899766112]
Quantified Uncertainty Counterfactual Explanations (QUCE) は、経路の不確実性を最小化する手法である。
そこで本研究では,QUCEが説明文の提示時に不確実性を定量化し,より確実な逆実例を生成することを示す。
本稿では,QUCE法の性能を,経路に基づく説明法と生成対実例の両方の競合手法と比較することによって示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-27T14:00:08Z) - Analyzing Adversarial Inputs in Deep Reinforcement Learning [53.3760591018817]
本稿では, 正当性検証のレンズを用いて, 逆入力の特性を包括的に解析する。
このような摂動に対する感受性に基づいてモデルを分類するために、新しい計量である逆数率(Adversarial Rate)を導入する。
本分析は, 直交入力が所定のDRLシステムの安全性にどのように影響するかを実証的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-07T21:58:40Z) - Learning Transferable Conceptual Prototypes for Interpretable
Unsupervised Domain Adaptation [79.22678026708134]
本稿では,Transferable Prototype Learning (TCPL) という,本質的に解釈可能な手法を提案する。
この目的を達成するために、ソースドメインからターゲットドメインにカテゴリの基本概念を転送する階層的なプロトタイプモジュールを設計し、基礎となる推論プロセスを説明するためにドメイン共有プロトタイプを学習する。
総合的な実験により,提案手法は有効かつ直感的な説明を提供するだけでなく,従来の最先端技術よりも優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-12T06:36:41Z) - Semi-supervised counterfactual explanations [3.6810543937967912]
トレーニングデータと同じデータ分布にある反実的説明を生成するという課題に対処する。
この要件は, 自動エンコーダ再構築損失を, 対物探索プロセスに組み込むことによって解決されている。
本稿では,クラスタグ付き入力データを用いた半教師付き方式で自動エンコーダを訓練した場合の対実的説明の解釈性をさらに向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-22T15:17:16Z) - VCNet: A self-explaining model for realistic counterfactual generation [52.77024349608834]
事実的説明は、機械学習の決定を局所的に説明するための手法のクラスである。
本稿では,予測器と対実生成器を組み合わせたモデルアーキテクチャであるVCNet-Variational Counter Netを提案する。
我々はVCNetが予測を生成でき、また、別の最小化問題を解くことなく、反現実的な説明を生成できることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-21T08:45:32Z) - Towards Formal Approximated Minimal Explanations of Neural Networks [0.0]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は現在、多くのドメインで使用されている。
DNNは「ブラックボックス」であり、人間には解釈できない。
そこで本研究では,最小限の説明を求めるための効率的な検証手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-25T11:06:37Z) - MACE: An Efficient Model-Agnostic Framework for Counterfactual
Explanation [132.77005365032468]
MACE(Model-Agnostic Counterfactual Explanation)の新たな枠組みを提案する。
MACE法では, 優れた反実例を見つけるための新しいRL法と, 近接性向上のための勾配のない降下法を提案する。
公開データセットの実験は、有効性、空間性、近接性を向上して検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-31T04:57:06Z) - Principled Knowledge Extrapolation with GANs [92.62635018136476]
我々は,知識外挿の新たな視点から,対実合成を研究する。
本稿では, 知識外挿問題に対処するために, クローズド形式判別器を用いた対角ゲームが利用可能であることを示す。
提案手法は,多くのシナリオにおいて,エレガントな理論的保証と優れた性能の両方を享受する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-21T08:39:42Z) - Beyond Trivial Counterfactual Explanations with Diverse Valuable
Explanations [64.85696493596821]
コンピュータビジョンの応用において、生成的対実法はモデルの入力を摂動させて予測を変更する方法を示す。
本稿では,多様性強化損失を用いて制約される不連続潜在空間における摂動を学習する反事実法を提案する。
このモデルは, 従来の最先端手法と比較して, 高品質な説明を生産する成功率を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-18T12:57:34Z) - On Generating Plausible Counterfactual and Semi-Factual Explanations for
Deep Learning [15.965337956587373]
PlausIble Exceptionality-based Contrastive Explanations (PIECE) は、テストイメージにおけるすべての例外的特徴を、対実クラスの観点から正規化するように修正する。
2つの制御された実験は、PIECEを文献上の他のものと比較し、PIECEはいくつかの尺度において最も妥当な反事実を生成するだけでなく、最良の半事実も生成することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-10T14:48:12Z)
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。