論文の概要: Hessian-based toolbox for reliable and interpretable machine learning in physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02154v1
• Date: Wed, 4 Aug 2021 16:32:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-19 22:34:43.892122
• Title: Hessian-based toolbox for reliable and interpretable machine learning in physics
• Title（参考訳）: 物理学における信頼性と解釈可能な機械学習のためのヘッセン系ツールボックス
• Authors: Anna Dawid, Patrick Huembeli, Micha{\l} Tomza, Maciej Lewenstein, Alexandre Dauphin
• Abstract要約: 本稿では,モデルアーキテクチャの解釈可能性と信頼性,外挿を行うためのツールボックスを提案する。 与えられたテストポイントでの予測に対する入力データの影響、モデル予測の不確実性の推定、およびモデル予測の不可知スコアを提供する。 我々の研究は、物理学やより一般的には科学に適用されたMLにおける解釈可能性と信頼性の方法の体系的利用への道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) techniques applied to quantum many-body physics have emerged as a new research field. While the numerical power of this approach is undeniable, the most expressive ML algorithms, such as neural networks, are black boxes: The user does neither know the logic behind the model predictions nor the uncertainty of the model predictions. In this work, we present a toolbox for interpretability and reliability, agnostic of the model architecture. In particular, it provides a notion of the influence of the input data on the prediction at a given test point, an estimation of the uncertainty of the model predictions, and an extrapolation score for the model predictions. Such a toolbox only requires a single computation of the Hessian of the training loss function. Our work opens the road to the systematic use of interpretability and reliability methods in ML applied to physics and, more generally, science.
• Abstract（参考訳）: 量子多体物理学に応用された機械学習(ML)技術が新しい研究分野として登場した。 このアプローチの数値的なパワーは決定できないが、ニューラルネットワークのような最も表現力のあるMLアルゴリズムはブラックボックスである。 本稿では,モデルアーキテクチャに依存しない解釈性と信頼性のためのツールボックスを提案する。 特に、入力データが所定の試験点における予測に及ぼす影響、モデル予測の不確実性の推定、モデル予測のための外挿スコアの概念を提供する。 このようなツールボックスは、トレーニング損失関数のhessianの単一の計算のみを必要とする。 我々の研究は、物理学やより一般的には科学に適用されたMLにおける解釈可能性と信頼性の方法の体系的な利用への道を開く。

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