論文の概要: FIND:Explainable Framework for Meta-learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10362v1
- Date: Fri, 20 May 2022 02:38:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-24 15:07:12.356622
- Title: FIND:Explainable Framework for Meta-learning
- Title（参考訳）: FIND:メタ学習のための説明可能なフレームワーク
- Authors: Xinyue Shao, Hongzhi Wang, Xiao Zhu, Feng Xiong
- Abstract要約: 本稿では,メタ学習アルゴリズム選択の推薦結果を説明するための解釈可能なメタ学習フレームワークであるFINDを提案する。
この枠組みの妥当性と正当性は広範な実験によって実証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.336941090564428
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Meta-learning is used to efficiently enable the automatic selection of
machine learning models by combining data and prior knowledge. Since the
traditional meta-learning technique lacks explainability, as well as
shortcomings in terms of transparency and fairness, achieving explainability
for meta-learning is crucial. This paper proposes FIND, an interpretable
meta-learning framework that not only can explain the recommendation results of
meta-learning algorithm selection, but also provide a more complete and
accurate explanation of the recommendation algorithm's performance on specific
datasets combined with business scenarios. The validity and correctness of this
framework have been demonstrated by extensive experiments.
- Abstract（参考訳）: メタラーニングは、データと事前知識を組み合わせることで、機械学習モデルの自動選択を有効にするために使用される。
従来のメタ学習技術では、説明可能性や透明性と公平性の欠点が欠如しているため、メタ学習の説明可能性を達成することが不可欠である。
本稿では、メタ学習アルゴリズム選択の推奨結果を説明するだけでなく、ビジネスシナリオと組み合わせた特定のデータセット上での推奨アルゴリズムのパフォーマンスをより完全かつ正確に説明できる解釈可能なメタ学習フレームワークであるFINDを提案する。
この枠組みの有効性と正確性は広範な実験によって実証されている。
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