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。
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