論文の概要: Scrutinizing XAI using linear ground-truth data with suppressor variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07473v2
• Date: Thu, 22 Jun 2023 14:58:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 18:33:10.905943
• Title: Scrutinizing XAI using linear ground-truth data with suppressor variables
• Title（参考訳）: サプレッサー変数を用いた線形地中データを用いたxaiの精査
• Authors: Rick Wilming, C\'eline Budding, Klaus-Robert M\"uller, Stefan Haufe
• Abstract要約: 重要度」の指標による入力特徴のランク付け方法 予測対象(圧力変数)と統計的に無関係な特徴を強調できるサリエンシ法が存在することが実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) is increasingly often used to inform high-stakes decisions. As complex ML models (e.g., deep neural networks) are often considered black boxes, a wealth of procedures has been developed to shed light on their inner workings and the ways in which their predictions come about, defining the field of 'explainable AI' (XAI). Saliency methods rank input features according to some measure of 'importance'. Such methods are difficult to validate since a formal definition of feature importance is, thus far, lacking. It has been demonstrated that some saliency methods can highlight features that have no statistical association with the prediction target (suppressor variables). To avoid misinterpretations due to such behavior, we propose the actual presence of such an association as a necessary condition and objective preliminary definition for feature importance. We carefully crafted a ground-truth dataset in which all statistical dependencies are well-defined and linear, serving as a benchmark to study the problem of suppressor variables. We evaluate common explanation methods including LRP, DTD, PatternNet, PatternAttribution, LIME, Anchors, SHAP, and permutation-based methods with respect to our objective definition. We show that most of these methods are unable to distinguish important features from suppressors in this setting.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、高い意思決定を伝えるために使われることが多い。 複雑なMLモデル(例えば、ディープニューラルネットワーク)はブラックボックスと見なされることが多いため、内部の動作や予測の方法に光を当てるための豊富な手順が開発され、"説明可能なAI"(XAI)の分野を定義している。 衛生手法は「重要」の指標によって入力特徴をランク付けする。 このような手法は、機能の重要性の正式な定義が欠如しているため、検証が難しい。 予測対象(圧力変数)と統計的に無関係な特徴を強調できるサリエンシ法が存在することが実証されている。 このような振る舞いによる誤解を避けるために,このような関連の存在を必要条件として,特徴量に対する客観的な予備定義として提案する。 我々は、全ての統計依存が十分に定義され線形である基底データセットを慎重に作成し、抑圧変数の問題を研究するためのベンチマークとして機能した。 目的の定義に関して, lrp, dtd, patternnet, patternattribution, lime, anchors, shap, and permutation-based methodsなどの一般的な説明法を評価した。 これらの手法のほとんどは,この設定において重要な特徴と抑制要因を区別できないことを示す。

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