論文の概要: Integrated Gradient attribution for Gaussian Processes with non-Gaussian likelihoods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12797v2
- Date: Tue, 28 Jan 2025 20:05:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-30 15:52:23.914046
- Title: Integrated Gradient attribution for Gaussian Processes with non-Gaussian likelihoods
- Title（参考訳）: 非ガウス確率を持つガウス過程に対する積分グラディエント属性
- 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。
本稿では,非ガウス的確率でGPの積分勾配を計算する方法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Gaussian Processes (GPs) have proven themselves as a reliable and effective method in probabilistic machine learning. Thanks to recent and current advances, modelling 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. For the latter, we see an increasing interest in so-called explainability 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 can help detecting respective flaws in a model and aid in a subsequent debugging process. One active line of research in explainable machine learning are gradient-based methods which have been successfully applied to complex neural networks. Given that GPs are closed under differentiation, gradient-based explainability, and particularly the concept of Integrated Gradients, for GPs appears as a promising field of research. While GP regression models with Gaussian likelihoods allow for a relatively straightforward approach to derive Integrated Gradients, the matter is more complicated for GPs with non-Gaussian likelihoods. As the latter typically require non-linear transformations of the GP the resulting processes won't adhere to the theoretical amenities to derive Integrated Gradients. Thus, this paper is concerned with providing a way to calculate Integrated Gradients for such cases. We discuss several common link-functions and derive both closed-form and approximate results.
- 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による複雑なデータの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、ニューラルおよびディープラーニングの方法に代わる興味深い選択肢となっている。
後者については、いわゆる説明可能性アプローチ – 本質的には、マシンラーニング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、説明可能な機械学習は、モデルの個々の欠陥を検出し、その後のデバッグプロセスを支援する。
説明可能な機械学習における活発な研究の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手法である。
GP が微分、勾配に基づく説明可能性、特に積分勾配の概念の下で閉じていることを考えると、GP は研究の有望な分野として現れる。
ガウス確率を持つGP回帰モデルは、積分勾配を導出する比較的単純なアプローチを可能にするが、この問題は非ガウス確率を持つGPにとってより複雑である。
後者は通常、GPの非線形変換を必要とするので、結果として得られる過程は積分勾配を導出する理論的なアメニティに従わない。
そこで本論文では,このような場合の積分勾配を計算する方法を提案する。
いくつかの共通リンク関数を議論し、閉形式と近似結果の両方を導出する。
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