論文の概要: Instance-wise Causal Feature Selection for Model Interpretation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12759v1
- Date: Mon, 26 Apr 2021 17:51:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-27 16:47:04.209241
- Title: Instance-wise Causal Feature Selection for Model Interpretation
- Title（参考訳）: モデル解釈のための文脈別因果特徴選択
- Authors: Pranoy Panda, Sai Srinivas Kancheti, Vineeth N Balasubramanian
- Abstract要約: 提案手法は,モデル出力に最も大きな因果効果を持つ入力特徴のサブセットを選択する。
相対的エントロピー距離測定により、特徴のサブセットの因果影響を定量化します。
結果として生じる因果選択はスパーサーであり、シーン内の過度のオブジェクトをカバーします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.12500804569801
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We formulate a causal extension to the recently introduced paradigm of
instance-wise feature selection to explain black-box visual classifiers. Our
method selects a subset of input features that has the greatest causal effect
on the models output. We quantify the causal influence of a subset of features
by the Relative Entropy Distance measure. Under certain assumptions this is
equivalent to the conditional mutual information between the selected subset
and the output variable. The resulting causal selections are sparser and cover
salient objects in the scene. We show the efficacy of our approach on multiple
vision datasets by measuring the post-hoc accuracy and Average Causal Effect of
selected features on the models output.
- Abstract（参考訳）: ブラックボックスの視覚分類器を説明するために、最近導入された例機能選択のパラダイムへの因果拡張を定式化する。
提案手法は,モデル出力に最も大きな因果効果を持つ入力特徴のサブセットを選択する。
特徴のサブセットの因果影響を相対エントロピー距離測度によって定量化する。
ある仮定では、これは選択されたサブセットと出力変数の間の条件付き相互情報と等価である。
結果として得られる因果選択はスパーザーであり、シーン内の突出したオブジェクトをカバーします。
モデル出力に選択した特徴の時間後精度と平均因果効果を測定し,複数の視覚データセットに対するアプローチの有効性を示す。
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