論文の概要: Interpretable Mixture of Experts for Structured Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02107v1
• Date: Sun, 5 Jun 2022 06:40:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-11 11:23:36.007365
• Title: Interpretable Mixture of Experts for Structured Data
• Title（参考訳）: 構造化データのための解釈可能な専門家の混合
• Authors: Aya Abdelsalam Ismail, Sercan \"O. Arik, Jinsung Yoon, Ankur Taly, Soheil Feizi and Tomas Pfister
• Abstract要約: Interpretable Mixture of Experts (IME)は、正確性を維持しながら構造化されたデータに対する解釈性を提供する。 IMEは、割り当てモジュールと、各サンプルが単一の解釈可能な専門家に割り当てられる解釈可能な専門家の混合物で構成されている。 IMEは既存のDeep Neural Networks(DNN)と統合して、サンプルのサブセットに解釈性を提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.55701784196253
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the growth of machine learning for structured data, the need for reliable model explanations is essential, especially in high-stakes applications. We introduce a novel framework, Interpretable Mixture of Experts (IME), that provides interpretability for structured data while preserving accuracy. IME consists of an assignment module and a mixture of interpretable experts such as linear models where each sample is assigned to a single interpretable expert. This results in an inherently-interpretable architecture where the explanations produced by IME are the exact descriptions of how the prediction is computed. In addition to constituting a standalone inherently-interpretable architecture, an additional IME capability is that it can be integrated with existing Deep Neural Networks (DNNs) to offer interpretability to a subset of samples while maintaining the accuracy of the DNNs. Experiments on various structured datasets demonstrate that IME is more accurate than a single interpretable model and performs comparably to existing state-of-the-art deep learning models in terms of accuracy while providing faithful explanations.
• Abstract（参考訳）: 構造化データのための機械学習の成長に伴い、特に高スループットアプリケーションでは、信頼できるモデル説明の必要性が不可欠である。 本稿では,構造化されたデータに対して,精度を保ちながら解釈性を提供する新しいフレームワークである Interpretable Mixture of Experts (IME) を紹介する。 IMEは割り当てモジュールと線形モデルのような解釈可能な専門家の混合物で構成され、各サンプルは単一の解釈可能な専門家に割り当てられる。 これは本質的に解釈可能なアーキテクチャであり、IMEによって生成された説明は予測がどのように計算されるかの正確な記述である。 スタンドアローンで本質的に解釈可能なアーキテクチャを構成することに加えて、既存のディープニューラルネットワーク(DNN)と統合して、DNNの精度を維持しながら、サンプルのサブセットに解釈性を提供する機能が追加されている。 様々な構造化データセットに関する実験は、imeが単一の解釈可能なモデルよりも正確であり、忠実な説明を提供しながら、既存の最先端ディープラーニングモデルと相性が良いことを証明している。

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