論文の概要: ExSum: From Local Explanations to Model Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00130v1
• Date: Sat, 30 Apr 2022 02:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 08:48:52.373154
• Title: ExSum: From Local Explanations to Model Understanding
• Title（参考訳）: ExSum: ローカルな説明からモデル理解へ
• Authors: Yilun Zhou, Marco Tulio Ribeiro, Julie Shah
• Abstract要約: ブラックボックスモデルの動作メカニズムを理解するために,解釈可能性法を開発した。 この目標をフルフィルするには、これらのメソッドによって生成された説明が正しいことと、人々が容易に確実に理解できることの両方が必要である。 本稿では,モデル理解の定量化のための数学的枠組みである説明要約(ExSum)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.23934576145261
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interpretability methods are developed to understand the working mechanisms of black-box models, which is crucial to their responsible deployment. Fulfilling this goal requires both that the explanations generated by these methods are correct and that people can easily and reliably understand them. While the former has been addressed in prior work, the latter is often overlooked, resulting in informal model understanding derived from a handful of local explanations. In this paper, we introduce explanation summary (ExSum), a mathematical framework for quantifying model understanding, and propose metrics for its quality assessment. On two domains, ExSum highlights various limitations in the current practice, helps develop accurate model understanding, and reveals easily overlooked properties of the model. We also connect understandability to other properties of explanations such as human alignment, robustness, and counterfactual minimality and plausibility.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックスモデルの動作メカニズムを理解するために,解釈可能性法が開発されている。 この目標をフルフィルするには、これらのメソッドによって生成された説明が正しいことと、人々が容易に確実に理解できることの両方が必要である。 前者は先行研究で取り組まれているが、後者はしばしば見過ごされ、一握りの局所的な説明に由来する非公式なモデル理解に繋がる。 本稿では,モデル理解を定量化するための数学的枠組みである説明要約(ExSum)を紹介し,その品質評価のための指標を提案する。 2つのドメインについてexsumは、現在のプラクティスにおけるさまざまな制限を強調し、正確なモデル理解を促進し、モデルの見落としやすい特性を明らかにする。 また,人間のアライメントやロバスト性,反事実的最小性や可能性といった説明の他の特性にも理解可能性を結びつける。

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