論文の概要: Self-explaining deep models with logic rule reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07024v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 13:35:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 15:05:02.602012
• Title: Self-explaining deep models with logic rule reasoning
• Title（参考訳）: 論理規則推論を用いた自己説明深部モデル
• Authors: Seungeon Lee, Xiting Wang, Sungwon Han, Xiaoyuan Yi, Xing Xie, Meeyoung Cha
• Abstract要約: SELORは、与えられた深層モデルに自己説明機能を統合するためのフレームワークである。 人間の正確さ」とは、モデルが予測に与える理由に人間が同意する程度を指す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.26828172603353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present SELOR, a framework for integrating self-explaining capabilities into a given deep model to achieve both high prediction performance and human precision. By "human precision", we refer to the degree to which humans agree with the reasons models provide for their predictions. Human precision affects user trust and allows users to collaborate closely with the model. We demonstrate that logic rule explanations naturally satisfy human precision with the expressive power required for good predictive performance. We then illustrate how to enable a deep model to predict and explain with logic rules. Our method does not require predefined logic rule sets or human annotations and can be learned efficiently and easily with widely-used deep learning modules in a differentiable way. Extensive experiments show that our method gives explanations closer to human decision logic than other methods while maintaining the performance of deep learning models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自己説明機能を与えられた深層モデルに統合し,高い予測性能と人間の精度を両立するフレームワークであるselorを提案する。 人間の正確さ(human precision)とは、モデルが予測する理由に人間が同意する程度を指す。 人間の精度はユーザーの信頼に影響を与え、ユーザーはモデルと密接に連携することができる。 論理規則の説明は自然に人間の正確さを、優れた予測性能に必要な表現力で満たしていることを示す。 次に、深いモデルが論理ルールで予測と説明を可能にする方法を説明します。 本手法は,事前定義された論理規則セットや人間のアノテーションを必要とせず,広く使用されている深層学習モジュールを用いて効率的に,容易に学習することができる。 広範な実験により,深層学習モデルの性能を維持しつつ,他の手法よりも人間の決定論理に近い説明を与えることが示された。

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