論文の概要: FastSHAP: Real-Time Shapley Value Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07436v1
- Date: Thu, 15 Jul 2021 16:34:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-16 14:16:02.865222
- Title: FastSHAP: Real-Time Shapley Value Estimation
- Title（参考訳）: FastSHAP: リアルタイムシェープ値推定
- Authors: Neil Jethani, Mukund Sudarshan, Ian Covert, Su-In Lee, Rajesh
Ranganath
- Abstract要約: FastSHAPは、学習された説明モデルを用いて、1つのフォワードパスでShapley値を推定する手法である。
これは、Shapley値の重み付き最小二乗特徴づけにインスパイアされた学習アプローチを通じて、多くの入力を説明するコストを償却する。
これは、桁違いのスピードアップで高品質な説明を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.536804325758805
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Shapley values are widely used to explain black-box models, but they are
costly to calculate because they require many model evaluations. We introduce
FastSHAP, a method for estimating Shapley values in a single forward pass using
a learned explainer model. FastSHAP amortizes the cost of explaining many
inputs via a learning approach inspired by the Shapley value's weighted least
squares characterization, and it can be trained using standard stochastic
gradient optimization. We compare FastSHAP to existing estimation approaches,
revealing that it generates high-quality explanations with orders of magnitude
speedup.
- Abstract（参考訳）: シェープ値はブラックボックスモデルを説明するために広く使われているが、多くのモデル評価を必要とするため計算に費用がかかる。
我々は,学習した説明者モデルを用いて,単一前方パスにおけるシェープ値の推定手法であるFastSHAPを紹介する。
FastSHAPは、Shapley値の重み付き最小二乗特性にインスパイアされた学習アプローチを通じて多くの入力を説明するコストを償却し、標準的な確率勾配最適化を用いてトレーニングすることができる。
我々は、FastSHAPと既存の推定手法を比較し、高品質な説明を桁違いのスピードアップで生成することを明らかにする。
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