論文の概要: Interpretable Mesomorphic Networks for Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13072v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 13:54:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 20:43:56.302176
• Title: Interpretable Mesomorphic Networks for Tabular Data
• Title（参考訳）: タブラルデータのための解釈可能なメソモルフィックネットワーク
• Authors: Arlind Kadra, Sebastian Pineda Arango, Josif Grabocka,
• Abstract要約: 我々は,深度と線形性の両方を同時に備えた,解釈可能なニューラルネットワークの新たなクラスを提案する。 我々は、ディープ・ハイパーネットワークを最適化し、インスタンス毎に説明可能な線形モデルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.76214343259399
• License:
• Abstract: Even though neural networks have been long deployed in applications involving tabular data, still existing neural architectures are not explainable by design. In this paper, we propose a new class of interpretable neural networks for tabular data that are both deep and linear at the same time (i.e. mesomorphic). We optimize deep hypernetworks to generate explainable linear models on a per-instance basis. As a result, our models retain the accuracy of black-box deep networks while offering free-lunch explainability for tabular data by design. Through extensive experiments, we demonstrate that our explainable deep networks have comparable performance to state-of-the-art classifiers on tabular data and outperform current existing methods that are explainable by design.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは長年、表型データを含むアプリケーションにデプロイされてきたが、既存のニューラルネットワークアーキテクチャは設計上は説明できない。 本稿では,グラフデータに対して,深度と線形性を同時に備えた新しい解釈可能なニューラルネットワーク(メソモルフィック)を提案する。 我々は、ディープ・ハイパーネットワークを最適化し、インスタンス毎に説明可能な線形モデルを生成する。 その結果,ブラックボックス深層ネットワークの精度を保ちながら,設計による表型データに対する自由ランチ説明性を実現した。 広範にわたる実験により、我々の説明可能なディープネットワークは、表型データ上の最先端の分類器に匹敵する性能を有し、設計によって説明可能な既存の手法よりも優れていることを示した。

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