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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01181v2
• Date: Wed, 14 Jun 2023 18:10:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 01:57:30.986781
• 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: iSAGEは、SAGEの時間およびメモリ効率のインクリメンタル化である。 iSAGE は SAGE と同様の理論的性質を持つことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.49072000414555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing methods for explainable artificial intelligence (XAI), including popular feature importance measures such as SAGE, are mostly restricted to the batch learning scenario. However, machine learning is often applied in dynamic environments, where data arrives continuously and learning must be done in an online manner. Therefore, we propose iSAGE, a time- and memory-efficient incrementalization of SAGE, which is able to react to changes in the model as well as to drift in the data-generating process. We further provide efficient feature removal methods that break (interventional) and retain (observational) feature dependencies. Moreover, we formally analyze our explanation method to show that iSAGE adheres to similar theoretical properties as SAGE. Finally, we evaluate our approach in a thorough experimental analysis based on well-established data sets and data streams with concept drift.
• Abstract（参考訳）: SAGEのような一般的な特徴重要度尺度を含む既存の説明可能な人工知能(XAI)の方法は、主にバッチ学習シナリオに限定されている。 しかしながら、機械学習は、データが継続的に到着し、学習をオンライン形式で行わなければならない動的環境に適用されることが多い。 そこで本研究では,SAGEの時間・メモリ効率のインクリメンタル化であるiSAGEを提案する。 さらに,機能依存性を(干渉的に)破壊し,(観察的に)保持する,効率的な機能削除手法も提供する。 さらに,iSAGEがSAGEと類似した理論的性質に固執していることを示すための説明法を正式に分析した。 最後に,確立されたデータセットと概念ドリフトを伴うデータストリームに基づいて,我々のアプローチを徹底した実験分析で評価する。

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