論文の概要: Rectifying Group Irregularities in Explanations for Distribution Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16308v1
• Date: Thu, 25 May 2023 17:57:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 13:14:16.585449
• Title: Rectifying Group Irregularities in Explanations for Distribution Shift
• Title（参考訳）: 分布シフトの説明における群不規則性
• Authors: Adam Stein, Yinjun Wu, Eric Wong, Mayur Naik
• Abstract要約: GSE(Group-Aware Shift Explanations)は、最悪のグループ最適化を活用して、グループ不規則を是正することで解釈可能な説明を生成する。 人口統計学や階層的サブポピュレーションなどのグループ構造をGSEが維持するだけでなく、その結果の妥当性やロバスト性も向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.801357928801412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is well-known that real-world changes constituting distribution shift adversely affect model performance. How to characterize those changes in an interpretable manner is poorly understood. Existing techniques to address this problem take the form of shift explanations that elucidate how to map samples from the original distribution toward the shifted one by reducing the disparity between these two distributions. However, these methods can introduce group irregularities, leading to explanations that are less feasible and robust. To address these issues, we propose Group-aware Shift Explanations (GSE), a method that produces interpretable explanations by leveraging worst-group optimization to rectify group irregularities. We demonstrate how GSE not only maintains group structures, such as demographic and hierarchical subpopulations, but also enhances feasibility and robustness in the resulting explanations in a wide range of tabular, language, and image settings.
• Abstract（参考訳）: 分布シフトを構成する実世界の変化がモデル性能に悪影響を及ぼすことはよく知られている。 これらの変化を解釈可能な方法で特徴づける方法は理解されていない。 この問題に対処する既存の手法は、これらの2つの分布間の格差を減らし、元の分布からシフトした分布へサンプルをマッピングする方法を解明するシフト説明の形式をとる。 しかし、これらの手法は群の不規則性を導入し、実現不可能で堅牢な説明につながる。 これらの問題に対処するために,グループ認識シフト説明(gse,group-aware shift explanations)を提案する。 本稿では,GSEが人口構造や階層的なサブポピュレーションなどのグループ構造を維持できるだけでなく,表や言語,画像設定の多岐にわたる説明において,実現可能性や堅牢性を高めることを実証する。

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