論文の概要: Approximating the Shapley Value without Marginal Contributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00736v4
• Date: Thu, 4 Jan 2024 14:51:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 17:55:58.646991
• Title: Approximating the Shapley Value without Marginal Contributions
• Title（参考訳）: マージナルコントリビューションを伴わないシェープリー値の近似
• Authors: Patrick Kolpaczki, Viktor Bengs, Maximilian Muschalik, Eyke H\"ullermeier
• Abstract要約: 協調ゲームにおいてプレイヤーに有意義な貢献価値を割り当てる最も一般的な手法であるShapley値は最近、説明可能な人工知能において集中的に使用されている。 本稿では,余剰寄与の概念から分離されたShapley値の表現に基づく2つのパラメータフリーおよびドメイン非依存近似アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.539320505465149
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Shapley value, which is arguably the most popular approach for assigning a meaningful contribution value to players in a cooperative game, has recently been used intensively in explainable artificial intelligence. Its meaningfulness is due to axiomatic properties that only the Shapley value satisfies, which, however, comes at the expense of an exact computation growing exponentially with the number of agents. Accordingly, a number of works are devoted to the efficient approximation of the Shapley value, most of them revolve around the notion of an agent's marginal contribution. In this paper, we propose with SVARM and Stratified SVARM two parameter-free and domain-independent approximation algorithms based on a representation of the Shapley value detached from the notion of marginal contribution. We prove unmatched theoretical guarantees regarding their approximation quality and provide empirical results including synthetic games as well as common explainability use cases comparing ourselves with state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 協調ゲームにおいてプレイヤーに有意義な貢献価値を割り当てる最も一般的な手法であるShapley値は最近、説明可能な人工知能において集中的に使用されている。 その意味性は、シャプリー値のみが満足する公理的な性質のためであるが、エージェントの数で指数関数的に増加する正確な計算を犠牲にしている。 したがって、多くの研究がシェープリー値の効率的な近似に費やされているが、そのほとんどはエージェントの限界貢献の概念に反するものである。 本稿では,余剰寄与の概念から分離されたShapley値の表現に基づいて,SVARM と Stratified SVARM の2つのパラメータフリーおよびドメイン非依存近似アルゴリズムを提案する。 我々は,その近似的品質に関する不一致の理論的保証を証明し,合成ゲームを含む経験的結果と,最先端手法と比較する一般的な説明可能性ユースケースを提供する。

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