論文の概要: iSAGE: An Incremental Version of SAGE for Online Explanation on Data Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01181v1
• Date: Thu, 2 Mar 2023 11:51:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 14:47:35.976026
• Title: iSAGE: An Incremental Version of SAGE for Online Explanation on Data Streams
• Title（参考訳）: iSAGE: データストリームのオンライン説明のためのSAGEのインクリメンタルバージョン
• Authors: Maximilian Muschalik, Fabian Fumagalli, Barbara Hammer, Eyke H\"ullermeier
• Abstract要約: 動的学習環境に適したSAGEの直接インクリメンタル化としてiSAGEを提案する。 条件付きデータ分布に基づいて特徴量除去をモデル化する効率的な近似法を提案する。 我々は,確立されたデータセットとコンセプトドリフトストリームに基づいて,本手法を徹底的な実験分析で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.49072000414555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explainable Artificial Intelligence (XAI) focuses mainly on batch learning scenarios. In the static learning tasks, various XAI methods, like SAGE, have been proposed that distribute the importance of a model on its input features. However, models are often applied in ever-changing dynamic environments like incremental learning. As a result, we propose iSAGE as a direct incrementalization of SAGE suited for dynamic learning environments. We further provide an efficient approximation method to model feature removal based on the conditional data distribution in an incremental setting. We formally analyze our explanation method to show that it is an unbiased estimator and construct confidence bounds for the point estimates. Lastly, we evaluate our approach in a thorough experimental analysis based on well-established data sets and concept drift streams.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)は主にバッチ学習シナリオに焦点を当てている。 静的学習タスクでは、SAGEのような様々なXAI手法が提案され、モデルの重要性が入力機能に分散されている。 しかし、モデルはしばしばインクリメンタル学習のような変化する動的環境に適用されます。 その結果、動的学習環境に適したSAGEの直接インクリメンタル化としてiSAGEを提案する。 さらに、インクリメンタルな設定で条件付きデータ分布に基づいて特徴量除去をモデル化する効率的な近似法を提案する。 我々は,不偏推定器であることを示すための説明法を正式に分析し,点推定に対する信頼境界を構築する。 最後に,確立されたデータセットと概念ドリフトストリームに基づいて,本手法を徹底的に実験的に評価する。

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