論文の概要: Analyzing the Effects of Classifier Lipschitzness on Explainers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12481v1
• Date: Fri, 24 Jun 2022 19:43:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-03 11:02:06.432780
• Title: Analyzing the Effects of Classifier Lipschitzness on Explainers
• Title（参考訳）: 分類器のリプシッツ性が説明者に及ぼす影響の分析
• Authors: Zulqarnain Khan, Aria Masoomi, Davin Hill and Jennifer Dy
• Abstract要約: 我々は、信頼性の特定の側面、すなわち、類似したデータ入力に対して同様の説明をすべきである、という点に焦点をあてる。 我々はこの概念を、分類器の直性に類似した説明器の直性を導入して定義することによって定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4201040196058878
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning methods are getting increasingly better at making predictions, but at the same time they are also becoming more complicated and less transparent. As a result, explainers are often relied on to provide interpretability to these black-box prediction models. As crucial diagnostics tools, it is important that these explainers themselves are reliable. In this paper we focus on one particular aspect of reliability, namely that an explainer should give similar explanations for similar data inputs. We formalize this notion by introducing and defining explainer astuteness, analogous to astuteness of classifiers. Our formalism is inspired by the concept of probabilistic Lipschitzness, which captures the probability of local smoothness of a function. For a variety of explainers (e.g., SHAP, RISE, CXPlain), we provide lower bound guarantees on the astuteness of these explainers given the Lipschitzness of the prediction function. These theoretical results imply that locally smooth prediction functions lend themselves to locally robust explanations. We evaluate these results empirically on simulated as well as real datasets.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の手法は、予測の精度がますます高まっているが、同時に、より複雑で透明でないものも増えている。 その結果、説明者はブラックボックス予測モデルへの解釈可能性を提供するためにしばしば頼られる。 重要な診断ツールとして、これらの説明書自体が信頼できることが重要である。 本稿では,データ入力に対して説明者が同様の説明を行うべきという,信頼性の特定の側面に注目する。 分類器の可換性に類似した説明器の可換性を導入し定義することで,この概念を定式化する。 我々の形式主義は確率的リプシッツネスの概念に触発され、函数の局所的滑らかさの確率を捉える。 様々な説明者(例えば、SHAP, RISE, CXPlain)に対して、予測関数のリプシッツ性を考えると、これらの説明者の正確性に対する低い境界保証を提供する。 これらの理論的結果は局所滑らかな予測関数が局所的堅牢な説明に結びつくことを示唆している。 これらの結果を実データと同様にシミュレーションによって実証的に評価する。

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