論文の概要: Learning with Explanation Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14496v1
• Date: Sat, 25 Mar 2023 15:06:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 19:25:30.787074
• Title: Learning with Explanation Constraints
• Title（参考訳）: 説明制約による学習
• Authors: Rattana Pukdee, Dylan Sam, J. Zico Kolter, Maria-Florina Balcan, Pradeep Ravikumar
• Abstract要約: 我々は、説明がモデルの学習をどのように改善するかを分析するための学習理論フレームワークを提供する。 我々は,多数の合成および実世界の実験に対して,我々のアプローチの利点を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.28493444100457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While supervised learning assumes the presence of labeled data, we may have prior information about how models should behave. In this paper, we formalize this notion as learning from explanation constraints and provide a learning theoretic framework to analyze how such explanations can improve the learning of our models. For what models would explanations be helpful? Our first key contribution addresses this question via the definition of what we call EPAC models (models that satisfy these constraints in expectation over new data), and we analyze this class of models using standard learning theoretic tools. Our second key contribution is to characterize these restrictions (in terms of their Rademacher complexities) for a canonical class of explanations given by gradient information for linear models and two layer neural networks. Finally, we provide an algorithmic solution for our framework, via a variational approximation that achieves better performance and satisfies these constraints more frequently, when compared to simpler augmented Lagrangian methods to incorporate these explanations. We demonstrate the benefits of our approach over a large array of synthetic and real-world experiments.
• Abstract（参考訳）: 教師あり学習はラベル付きデータの存在を前提としているが、モデルがどのように振る舞うべきかについての事前情報を持っているかもしれない。 本稿では,説明制約からの学習としてこの概念を定式化し,その説明がモデル学習をいかに改善できるかを分析するための学習論的枠組みを提案する。 どんなモデルで説明が役に立ちますか? 最初の重要なコントリビューションは、EPACモデル(新しいデータに対する期待を満足するこれらの制約を満たすモデル)の定義を通じてこの問題に対処し、標準学習理論ツールを使用してこのモデルのクラスを分析します。 第2の鍵となる貢献は、線形モデルと2層ニューラルネットワークの勾配情報によって与えられる説明の標準クラスに対して、これらの制約(Rademacher複雑性の観点から)を特徴づけることである。 最後に、より単純な拡張ラグランジアン法と比較して、より優れた性能を実現し、より頻繁にこれらの制約を満たす変分近似によって、我々のフレームワークのアルゴリズム的ソリューションを提供する。 我々は,大規模な合成および実世界の実験に対するアプローチの利点を実証する。

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