論文の概要: On Interpretable Anomaly Detection Using Causal Algorithmic Recourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04031v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 02:03:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 15:58:43.510530
• Title: On Interpretable Anomaly Detection Using Causal Algorithmic Recourse
• Title（参考訳）: 因果アルゴリズムを用いた解釈可能な異常検出について
• Authors: Xiao Han, Lu Zhang, Yongkai Wu, Shuhan Yuan
• Abstract要約: 因果アルゴリズム・リコース(ADCAR)を用いた解釈可能な異常検出フレームワークを提案する。 3つのデータセットの実験は、ADCARが最小限の介入で異常ラベルを反転させることができることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.586768167592112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As many deep anomaly detection models have been deployed in the real-world, interpretable anomaly detection becomes an emerging task. Recent studies focus on identifying features of samples leading to abnormal outcomes but cannot recommend a set of actions to flip the abnormal outcomes. In this work, we focus on interpretations via algorithmic recourse that shows how to act to revert abnormal predictions by suggesting actions on features. The key challenge is that algorithmic recourse involves interventions in the physical world, which is fundamentally a causal problem. To tackle this challenge, we propose an interpretable Anomaly Detection framework using Causal Algorithmic Recourse (ADCAR), which recommends recourse actions and infers counterfactual of abnormal samples guided by the causal mechanism. Experiments on three datasets show that ADCAR can flip the abnormal labels with minimal interventions.
• Abstract（参考訳）: 多くの深い異常検出モデルが現実世界に展開されているため、解釈可能な異常検出は新たな課題となる。 近年の研究では、異常な結果につながるサンプルの特徴を特定することに焦点が当てられているが、異常な結果に逆らう一連のアクションを推奨することはできない。 本研究は,特徴に対する行動を提案することによって,異常予測を逆転する方法を示すアルゴリズムによる解釈に焦点を当てる。 鍵となる課題は、アルゴリズムによるリコースは、基本的に因果問題である物理世界の介入を伴うことである。 この課題に対処するために,因果アルゴリズム・リコース(Causal Algorithmic Recourse, ADCAR)を用いた解釈可能な異常検出フレームワークを提案する。 3つのデータセットの実験では、ADCARは最小限の介入で異常ラベルを反転させることができる。

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