論文の概要: Multicriteria interpretability driven Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14088v1
- Date: Sun, 28 Nov 2021 09:41:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-01 11:45:37.004909
- Title: Multicriteria interpretability driven Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習による多基準解釈可能性
- Authors: Marco Repetto
- Abstract要約: ディープラーニングの手法はパフォーマンスで有名だが、その解釈可能性の欠如は、高い文脈での学習を妨げている。
近年のモデル手法では、モデルの内部動作をリバースエンジニアリングすることで、ポストホック解釈可能性法を提供することでこの問題に対処している。
本稿では,目的関数に知識を注入することで,モデルの結果に特徴的影響を制御できるマルチクレータ非依存手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Deep Learning methods are renowned for their performances, yet their lack of
interpretability prevents them from high-stakes contexts. Recent model agnostic
methods address this problem by providing post-hoc interpretability methods by
reverse-engineering the model's inner workings. However, in many regulated
fields, interpretability should be kept in mind from the start, which means
that post-hoc methods are valid only as a sanity check after model training.
Interpretability from the start, in an abstract setting, means posing a set of
soft constraints on the model's behavior by injecting knowledge and
annihilating possible biases. We propose a Multicriteria technique that allows
to control the feature effects on the model's outcome by injecting knowledge in
the objective function. We then extend the technique by including a non-linear
knowledge function to account for more complex effects and local lack of
knowledge. The result is a Deep Learning model that embodies interpretability
from the start and aligns with the recent regulations. A practical empirical
example based on credit risk, suggests that our approach creates performant yet
robust models capable of overcoming biases derived from data scarcity.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングの手法はパフォーマンスで有名だが、その解釈可能性の欠如は、高い文脈での学習を妨げている。
最近のモデル非依存手法は、モデルの内部動作をリバースエンジニアリングすることで、ポストホックな解釈可能性メソッドを提供することでこの問題に対処している。
しかし、多くの規制分野において、当初から解釈可能性に留意すべきであり、つまり、ポストホック法はモデルトレーニング後の正当性チェックとしてのみ有効である。
抽象的な設定で開始からの解釈可能性(英: Interpretability)とは、知識を注入し、潜在的なバイアスを消滅させることによって、モデルの振る舞いにソフトな制約を課すことである。
本稿では,目的関数に知識を注入することで,モデルの結果に特徴的影響を制御できる多基準手法を提案する。
さらに,より複雑な効果と局所的な知識の欠如を考慮し,非線形知識関数を含む手法を拡張する。
その結果は、開始から解釈可能性を具現化し、最近の規制に適合するディープラーニングモデルとなった。
信用リスクに基づく実践的な事例では,データ不足に起因するバイアスを克服できる高性能かつ堅牢なモデルが提案されている。
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