論文の概要: RoCourseNet: Distributionally Robust Training of a Prediction Aware Recourse Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00700v1
• Date: Wed, 1 Jun 2022 18:18:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-04 06:43:15.665720
• Title: RoCourseNet: Distributionally Robust Training of a Prediction Aware Recourse Model
• Title（参考訳）: rocoursenet:予測を考慮したリコースモデルの分布的ロバストなトレーニング
• Authors: Hangzhi Guo, Feiran Jia, Jinghui Chen, Anna Squicciarini, Amulya Yadav
• Abstract要約: 我々は,将来的なデータシフトに対する予測と堅牢なリコースを共同で最適化するトレーニングフレームワークであるRoCourseNetを提案する。 我々は,RoCourseNet内の新しい三段階最適化問題を解くために,対向学習を活用している。 RoCourseNetは、堅牢なCF説明を生成する上で、最先端のベースラインを10%上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.868822686549283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual (CF) explanations for machine learning (ML) models are preferred by end-users, as they explain the predictions of ML models by providing a recourse case to individuals who are adversely impacted by predicted outcomes. Existing CF explanation methods generate recourses under the assumption that the underlying target ML model remains stationary over time. However, due to commonly occurring distributional shifts in training data, ML models constantly get updated in practice, which might render previously generated recourses invalid and diminish end-users trust in our algorithmic framework. To address this problem, we propose RoCourseNet, a training framework that jointly optimizes for predictions and robust recourses to future data shifts. We have three main contributions: (i) We propose a novel virtual data shift (VDS) algorithm to find worst-case shifted ML models by explicitly considering the worst-case data shift in the training dataset. (ii) We leverage adversarial training to solve a novel tri-level optimization problem inside RoCourseNet, which simultaneously generates predictions and corresponding robust recourses. (iii) Finally, we evaluate RoCourseNet's performance on three real-world datasets and show that RoCourseNet outperforms state-of-the-art baselines by 10% in generating robust CF explanations.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルに対する対実的(CF)説明は、予測結果に悪影響を及ぼした個人にリコースケースを提供することで、機械学習モデルの予測を説明するエンドユーザーによって好まれる。 既存のcf説明手法は、基盤となるターゲットmlモデルが時間とともに静止していると仮定して、リコースを生成する。 しかしながら、トレーニングデータの分散シフトが一般的に発生するため、mlモデルは常に更新されるため、従来生成されたリコースを無効にすることで、アルゴリズムフレームワークに対するエンドユーザの信頼を損なう可能性がある。 この問題に対処するために,将来のデータシフトに対する予測とロバストなリコースを共同で最適化するトレーニングフレームワークであるrocoursenetを提案する。 主な貢献は3つあります (i)トレーニングデータセットにおける最悪のデータシフトを明示的に考慮し,最悪ケースシフトMLモデルを見つけるための新しい仮想データシフト(VDS)アルゴリズムを提案する。 (ii)rocoursenet内の新しい三段階最適化問題を解くために,逆訓練を活用し,予測とそれに対応するロバストなリコースを同時に生成する。 (iii) 最後に、3つの実世界のデータセットにおけるrocoursenetのパフォーマンスを評価し、ロバストなcf説明の生成においてrocoursenetが最先端のベースラインを10%上回っていることを示す。

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