Fugu-MT 論文翻訳(概要): VeriX: Towards Verified Explainability of Deep Neural Networks

論文の概要: VeriX: Towards Verified Explainability of Deep Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01051v5
Date: Tue, 26 Sep 2023 01:59:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-27 18:15:12.227647
Title: VeriX: Towards Verified Explainability of Deep Neural Networks
Title（参考訳）: VeriX: ディープニューラルネットワークの検証可能な説明可能性を目指して
Authors: Min Wu, Haoze Wu, Clark Barrett
Abstract要約: We present VeriX, a system for produce optimal robust explanations and generate counterfactuals along decision boundary of machine learning model。我々は,特徴レベルの感度ランキングに基づく制約手法と手法を用いて,そのような説明と反事実を反復的に構築する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.336020547700633
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present VeriX (Verified eXplainability), a system for producing optimal robust explanations and generating counterfactuals along decision boundaries of machine learning models. We build such explanations and counterfactuals iteratively using constraint solving techniques and a heuristic based on feature-level sensitivity ranking. We evaluate our method on image recognition benchmarks and a real-world scenario of autonomous aircraft taxiing.
Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習モデルの意思決定境界に沿って,最適なロバストな説明と反事実を生成するシステム verix (verified descriptionability) を提案する。制約解決手法と特徴レベルの感度ランキングに基づくヒューリスティックを用いて,このような説明と反事実を反復的に構築する。本手法は,画像認識ベンチマークと自律型航空機タクシーの現実シナリオを用いて評価する。

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