論文の概要: Diverse, Global and Amortised Counterfactual Explanations for
Uncertainty Estimates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02646v2
- Date: Tue, 7 Dec 2021 10:38:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-08 12:25:33.562727
- Title: Diverse, Global and Amortised Counterfactual Explanations for
Uncertainty Estimates
- Title（参考訳）: 不確実性評価のための多変量・グローバル・アモータイズド対策
- Authors: Dan Ley, Umang Bhatt, Adrian Weller
- Abstract要約: このような集合の多様性を研究し、多くの CLUE が冗長であることを示す。
そこで我々は,不確実な入力の特定のグループに対する償却写像を学習する,GLobal AMortized CLUE (GLAM-CLUE) を提案する。
実験の結果,$delta$-CLUE,$nabla$-CLUE,およびGLAM-CLUEはすべて,CLUEの欠点に対処し,不確実性推定を実践者に有益に説明できることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.241489953967694
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To interpret uncertainty estimates from differentiable probabilistic models,
recent work has proposed generating a single Counterfactual Latent Uncertainty
Explanation (CLUE) for a given data point where the model is uncertain,
identifying a single, on-manifold change to the input such that the model
becomes more certain in its prediction. We broaden the exploration to examine
$\delta$-CLUE, the set of potential CLUEs within a $\delta$ ball of the
original input in latent space. We study the diversity of such sets and find
that many CLUEs are redundant; as such, we propose DIVerse CLUE
($\nabla$-CLUE), a set of CLUEs which each propose a distinct explanation as to
how one can decrease the uncertainty associated with an input. We then further
propose GLobal AMortised CLUE (GLAM-CLUE), a distinct and novel method which
learns amortised mappings on specific groups of uncertain inputs, taking them
and efficiently transforming them in a single function call into inputs for
which a model will be certain. Our experiments show that $\delta$-CLUE,
$\nabla$-CLUE, and GLAM-CLUE all address shortcomings of CLUE and provide
beneficial explanations of uncertainty estimates to practitioners.
- Abstract（参考訳）: 微分確率モデルからの不確実性推定を解釈するために、最近の研究は、モデルが不確実である与えられたデータポイントに対して、モデルが予測においてより確実になるように、入力に対する1つのオンマンフォールドな変化を識別する単一の非確実性説明(CLUE)を生成することを提案した。
我々は、潜在空間における元の入力の$\delta$ボール内の潜在的な手がかりのセットである$\delta$-clueを調べるために探索を広げる。
このような集合の多様性を研究し,多くの手掛かりが冗長であることを見いだす。そのために我々は,入力に関する不確実性をいかに減少させるか,それぞれが個別に説明できる手掛かりである多様手掛かり(\nabla$-clue)を提案する。
さらに,GLobal AMortized CLUE (GLAM-CLUE) を提案する。これは,不確実な入力の特定のグループに対する償却写像を学習し,それらを単一の関数呼び出しで効率的に変換し,モデルが確実な入力に変換する方法である。
実験の結果, CLUE の欠点は $\delta$-CLUE, $\nabla$-CLUE および GLAM-CLUE がすべて解決し, 実践者に不確実性推定の有益な説明を提供することがわかった。
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