論文の概要: MACE: An Efficient Model-Agnostic Framework for Counterfactual Explanation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15540v1
• Date: Tue, 31 May 2022 04:57:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 12:53:59.785117
• Title: MACE: An Efficient Model-Agnostic Framework for Counterfactual Explanation
• Title（参考訳）: MACE: 対実的説明のための効率的なモデルに依存しないフレームワーク
• Authors: Wenzhuo Yang and Jia Li and Caiming Xiong and Steven C.H. Hoi
• Abstract要約: MACE(Model-Agnostic Counterfactual Explanation)の新たな枠組みを提案する。 MACE法では, 優れた反実例を見つけるための新しいRL法と, 近接性向上のための勾配のない降下法を提案する。 公開データセットの実験は、有効性、空間性、近接性を向上して検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 132.77005365032468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Counterfactual explanation is an important Explainable AI technique to explain machine learning predictions. Despite being studied actively, existing optimization-based methods often assume that the underlying machine-learning model is differentiable and treat categorical attributes as continuous ones, which restricts their real-world applications when categorical attributes have many different values or the model is non-differentiable. To make counterfactual explanation suitable for real-world applications, we propose a novel framework of Model-Agnostic Counterfactual Explanation (MACE), which adopts a newly designed pipeline that can efficiently handle non-differentiable machine-learning models on a large number of feature values. in our MACE approach, we propose a novel RL-based method for finding good counterfactual examples and a gradient-less descent method for improving proximity. Experiments on public datasets validate the effectiveness with better validity, sparsity and proximity.
• Abstract（参考訳）: 事実的説明は、機械学習の予測を説明するための重要な説明可能なAI技術である。 活発に研究されているにもかかわらず、既存の最適化ベースの手法では、基礎となる機械学習モデルは微分可能であり、分類属性を連続的なものとして扱うことがしばしば想定されている。 実世界の応用に適した反現実的説明を行うために,多数の特徴値に基づいて非微分不可能な機械学習モデルを効率的に処理できるパイプラインを新たに設計したMACE(Model-Agnostic Counterfactual Explanation)を提案する。 MACEアプローチでは,優れた反実例を見つけるための新しいRL法と,近接性を改善するための勾配のない降下法を提案する。 公開データセットの実験は、有効性、空間性、近接性を向上して検証する。

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