論文の概要: Finding Regions of Counterfactual Explanations via Robust Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11113v2
• Date: Tue, 16 May 2023 11:39:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 18:57:20.850833
• Title: Finding Regions of Counterfactual Explanations via Robust Optimization
• Title（参考訳）: ロバスト最適化による反事実的説明領域の探索
• Authors: Donato Maragno, Jannis Kurtz, Tabea E. R\"ober, Rob Goedhart, \c{S}. Ilker Birbil, Dick den Hertog
• Abstract要約: 反事実的説明 (CE) は、モデルの決定が変化する最小の摂動データポイントである。 既存のメソッドのほとんどは1つのCEしか提供できないが、ユーザにとっては達成できないかもしれない。 特徴がわずかに乱れた後も有効であるロバストCEを計算するための反復的手法を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual explanations play an important role in detecting bias and improving the explainability of data-driven classification models. A counterfactual explanation (CE) is a minimal perturbed data point for which the decision of the model changes. Most of the existing methods can only provide one CE, which may not be achievable for the user. In this work we derive an iterative method to calculate robust CEs, i.e. CEs that remain valid even after the features are slightly perturbed. To this end, our method provides a whole region of CEs allowing the user to choose a suitable recourse to obtain a desired outcome. We use algorithmic ideas from robust optimization and prove convergence results for the most common machine learning methods including logistic regression, decision trees, random forests, and neural networks. Our experiments show that our method can efficiently generate globally optimal robust CEs for a variety of common data sets and classification models.
• Abstract（参考訳）: 反事実的説明は、バイアスの検出とデータ駆動分類モデルの説明可能性の改善において重要な役割を果たす。 反事実的説明(CE)は、モデルの決定が変化する最小の摂動データポイントである。 既存のメソッドのほとんどは1つのCEしか提供できないが、ユーザにとっては達成できないかもしれない。 本研究では,特徴がわずかに乱れた後も有効であるような頑健なCEを反復的に計算する手法を導出する。 この目的のために,提案手法はCEの全体領域を提供し,ユーザが適切なレコースを選択して望ましい結果を得ることを可能にする。 我々はロバスト最適化からのアルゴリズム的アイデアを用いて,ロジスティック回帰,決定木,ランダムフォレスト,ニューラルネットワークなど,最も一般的な機械学習手法における収束結果を証明する。 提案手法は,様々な共通データセットや分類モデルに対して,大域的に最適なロバストCEを効率的に生成できることを示す。

関連論文リスト

• Interval Abstractions for Robust Counterfactual Explanations [15.954944873701503]
  対実的説明(CE)は、説明可能なAI研究における主要なパラダイムとして現れている。 既存のメソッドは、生成したモデルのパラメータにわずかな変更が発生すると、しばしば無効になる。 本稿では,機械学習モデルのための新しいインターバル抽象化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-21T18:24:34Z)
• Introducing User Feedback-based Counterfactual Explanations (UFCE) [49.1574468325115]
  対実的説明(CE)は、XAIで理解可能な説明を生成するための有効な解決策として浮上している。 UFCEは、アクション可能な機能のサブセットで最小限の変更を決定するために、ユーザー制約を含めることができる。 UFCEは、textitproximity(英語版)、textitsparsity(英語版)、textitfeasibility(英語版)の2つのよく知られたCEメソッドより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T20:09:44Z)
• A PSO Based Method to Generate Actionable Counterfactuals for High Dimensional Data [3.0320603363468845]
  粒子群最適化(PSO)に基づく効率的で実用的な逆ファクトアル(CF)生成法について述べる。 これらの特徴を組み込んだアルゴリズムが提案され、生成されたCFの近接特性と疎性特性をより制御できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T18:08:00Z)
• Provably Robust and Plausible Counterfactual Explanations for Neural Networks via Robust Optimisation [19.065904250532995]
  PROPLACE(Provably RObust and PLAUSible Counterfactual Explanations)を提案する。 証明可能な堅牢なCEを計算し、その収束性、健全性、完全性を証明するための反復アルゴリズムを定式化する。 ProPLACEは,3つの評価点において,計測値に対する最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T00:12:09Z)
• Counterfactual Explanation via Search in Gaussian Mixture Distributed Latent Space [19.312306559210125]
  対実説明(CE)は2つの問題に対処するアルゴリズム・リコースにおいて重要なツールである。 簡単に理解しやすい説明を提供することによって、AIシステムに対するユーザのインタラクションを導くことは、AIシステムの信頼できる採用と長期的な受け入れに不可欠である。 本稿では,まずオートエンコーダの潜伏空間をガウス分布の混合として形成することにより,事前学習されたバイナリ分類器のCEを生成する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T10:21:26Z)
• HyperImpute: Generalized Iterative Imputation with Automatic Model Selection [77.86861638371926]
  カラムワイズモデルを適応的かつ自動的に構成するための一般化反復計算フレームワークを提案する。 既製の学習者,シミュレータ,インターフェースを備えた具体的な実装を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T19:10:35Z)
• MACE: An Efficient Model-Agnostic Framework for Counterfactual Explanation [132.77005365032468]
  MACE(Model-Agnostic Counterfactual Explanation)の新たな枠組みを提案する。 MACE法では, 優れた反実例を見つけるための新しいRL法と, 近接性向上のための勾配のない降下法を提案する。 公開データセットの実験は、有効性、空間性、近接性を向上して検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T04:57:06Z)
• Leveraging Unlabeled Data to Predict Out-of-Distribution Performance [63.740181251997306]
  実世界の機械学習デプロイメントは、ソース(トレーニング)とターゲット(テスト)ディストリビューションのミスマッチによって特徴づけられる。 本研究では,ラベル付きソースデータとラベルなしターゲットデータのみを用いて,対象領域の精度を予測する手法を検討する。 本稿では,モデルの信頼度をしきい値として学習し,精度をラベルなし例のごく一部として予測する実践的手法である平均閾値保持信頼度(ATC)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-11T23:01:12Z)
• Evaluating State-of-the-Art Classification Models Against Bayes Optimality [106.50867011164584]
  正規化フローを用いて学習した生成モデルのベイズ誤差を正確に計算できることを示す。 われわれの手法を用いて、最先端の分類モデルについて徹底的な調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T06:21:20Z)
• Probabilistic Case-based Reasoning for Open-World Knowledge Graph Completion [59.549664231655726]
  ケースベース推論(CBR)システムは,与えられた問題に類似した事例を検索することで,新たな問題を解決する。 本稿では,知識ベース(KB)の推論において,そのようなシステムが実現可能であることを示す。 提案手法は,KB内の類似エンティティからの推論パスを収集することにより,エンティティの属性を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T17:48:12Z)
• Automatic selection of basis-adaptive sparse polynomial chaos expansions for engineering applications [0.0]
  スパースカオス展開のための3つの最新技術に基づく基礎適応的アプローチについて述べる。 我々は,大規模な計算モデルに対して,大域的近似精度の観点から広範なベンチマークを行う。 クロスバリデーションエラーによって導かれる新しい解法と基底適応性選択スキームを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-10T12:13:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。