論文の概要: Explanation Shift: How Did the Distribution Shift Impact the Model?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08081v2
• Date: Thu, 7 Sep 2023 17:04:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 17:38:59.099051
• Title: Explanation Shift: How Did the Distribution Shift Impact the Model?
• Title（参考訳）: 説明シフト: 分散シフトはモデルにどのように影響したのか?
• Authors: Carlos Mougan, Klaus Broelemann, David Masip, Gjergji Kasneci, Thanassis Thiropanis, Steffen Staab
• Abstract要約: 本研究では,分布変化による説明特性の変化について検討した。 我々は、合成例と実世界のデータセットを用いて、異なる種類の分布シフトを分析する。 我々は、実験を再現するために使用されるコードと同様に、オープンソースのPythonパッケージでメソッドをリリースします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.403838118256907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As input data distributions evolve, the predictive performance of machine learning models tends to deteriorate. In practice, new input data tend to come without target labels. Then, state-of-the-art techniques model input data distributions or model prediction distributions and try to understand issues regarding the interactions between learned models and shifting distributions. We suggest a novel approach that models how explanation characteristics shift when affected by distribution shifts. We find that the modeling of explanation shifts can be a better indicator for detecting out-of-distribution model behaviour than state-of-the-art techniques. We analyze different types of distribution shifts using synthetic examples and real-world data sets. We provide an algorithmic method that allows us to inspect the interaction between data set features and learned models and compare them to the state-of-the-art. We release our methods in an open-source Python package, as well as the code used to reproduce our experiments.
• Abstract（参考訳）: 入力データ分布が進化するにつれて、機械学習モデルの予測性能は低下する傾向にある。 実際には、新しい入力データにはターゲットラベルがない傾向がある。 次に、最先端技術が入力データ分布やモデル予測分布をモデル化し、学習モデルとシフト分布の相互作用に関する問題を理解する。 本稿では,分布変化による説明特性の変化をモデル化する手法を提案する。 また, 説明シフトのモデル化は, 最先端技術よりも分布外モデル行動の検出に有効であることがわかった。 合成例と実世界のデータセットを用いて,様々な分布シフトを分析する。 我々は,データセットの特徴と学習モデルとの相互作用を検査し,それらを最先端技術と比較するアルゴリズムを提案する。 私たちは、実験を再現するコードだけでなく、オープンソースのpythonパッケージでメソッドをリリースします。

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