論文の概要: Cardinality-Minimal Explanations for Monotonic Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09901v3
- Date: Tue, 2 May 2023 14:46:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-03 18:12:16.830908
- Title: Cardinality-Minimal Explanations for Monotonic Neural Networks
- Title（参考訳）: モノトニックニューラルネットワークの最小性記述法
- Authors: Ouns El Harzli, Bernardo Cuenca Grau, Ian Horrocks
- Abstract要約: 本稿では,単調関数を実装したニューラルモデルに着目して,トラクタビリティを回復できるかどうかを検討する。
関連する決定問題は引き続き難解であるが、有利な時間で解決可能であることを示すことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.212444848632515
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In recent years, there has been increasing interest in explanation methods
for neural model predictions that offer precise formal guarantees. These
include abductive (respectively, contrastive) methods, which aim to compute
minimal subsets of input features that are sufficient for a given prediction to
hold (respectively, to change a given prediction). The corresponding decision
problems are, however, known to be intractable. In this paper, we investigate
whether tractability can be regained by focusing on neural models implementing
a monotonic function. Although the relevant decision problems remain
intractable, we can show that they become solvable in polynomial time by means
of greedy algorithms if we additionally assume that the activation functions
are continuous everywhere and differentiable almost everywhere. Our experiments
suggest favourable performance of our algorithms.
- Abstract（参考訳）: 近年、正確な形式的保証を提供する神経モデル予測のための説明法への関心が高まっている。
これは、与えられた予測が保持するのに十分な入力特徴の最小部分集合を計算することを目的としている(従って、与えられた予測を変更するために)。
しかし、対応する決定問題は難解であることが知られている。
本稿では,単調関数を実装したニューラルモデルに着目して,トラクタビリティを回復できるかどうかを検討する。
関連する決定問題はいまだに解決できないが、活性化関数が至る所で連続であり、ほぼ至るところで微分可能であると仮定すれば、アルゴリズムによって多項式時間で解くことができることを示すことができる。
我々の実験はアルゴリズムの好ましい性能を示唆する。
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