論文の概要: Gradient-based explanations for Gaussian Process regression and classification models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12797v1
• Date: Wed, 25 May 2022 14:11:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-26 18:53:24.850108
• Title: Gradient-based explanations for Gaussian Process regression and classification models
• Title（参考訳）: ガウス過程の回帰と分類モデルの勾配に基づく説明
• Authors: Sarem Seitz
• Abstract要約: ガウス過程(GP)は確率的機械学習の信頼性と効果的な方法として証明されている。 近年の進歩により、GPを用いた複雑なデータモデリングはますます実現可能になっている。 機械学習モデルの意思決定プロセスを人間に透過的にすることを目的とした、いわゆる説明可能なアプローチへの関心が高まっています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gaussian Processes (GPs) have proven themselves as a reliable and effective method in probabilistic Machine Learning. Thanks to recent and current advances, modeling complex data with GPs is becoming more and more feasible. Thus, these types of models are, nowadays, an interesting alternative to Neural and Deep Learning methods, which are arguably the current state-of-the-art in Machine Learning. For the latter, we see an increasing interest in so-called explainable approaches - in essence methods that aim to make a Machine Learning model's decision process transparent to humans. Such methods are particularly needed when illogical or biased reasoning can lead to actual disadvantageous consequences for humans. Ideally, explainable Machine Learning should help detect such flaws in a model and aid a subsequent debugging process. One active line of research in Machine Learning explainability are gradient-based methods, which have been successfully applied to complex neural networks. Given that GPs are closed under differentiation, gradient-based explainability for GPs appears as a promising field of research. This paper is primarily focused on explaining GP classifiers via gradients where, contrary to GP regression, derivative GPs are not straightforward to obtain.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程(GP)は確率的機械学習の信頼性と効果的な方法として証明されている。 近年の進歩により、GPを用いた複雑なデータモデリングはますます実現可能になっている。 このように、これらのモデルは現在、機械学習における現在の最先端技術であるニューラルとディープラーニングの方法に代わる興味深い選択肢である。 後者については、いわゆる説明可能なアプローチ – 本質的には機械学習モデルの意思決定プロセスを人間に透過的にすることを目的とした方法 – に対する関心が高まっています。 このような手法は、非論理的または偏見的推論が人間にとって本当の不利な結果をもたらす場合に特に必要である。 理想的には、機械学習はモデルのそのような欠陥を検出し、その後のデバッグプロセスを支援する。 機械学習の説明可能性に関する活発な研究の1つは、複雑なニューラルネットワークにうまく適用された勾配に基づく方法である。 GPは微分の下で閉じているので、GPの勾配に基づく説明性は研究の有望な分野として現れる。 本稿では,GP回帰とは対照的に,微分GPは簡単には得られない勾配によるGP分類器の説明に主眼を置いている。

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