論文の概要: Improving Neural Additive Models with Bayesian Principles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16905v5
• Date: Sat, 26 Oct 2024 08:44:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:18:05.495942
• Title: Improving Neural Additive Models with Bayesian Principles
• Title（参考訳）: ベイズ原理によるニューラル付加モデルの改善
• Authors: Kouroche Bouchiat, Alexander Immer, Hugo Yèche, Gunnar Rätsch, Vincent Fortuin,
• Abstract要約: ニューラル加算モデル(NAM)は、個別の加算サブネットワークでキャリブレーションされた入力特徴を扱うことにより、ディープニューラルネットワークの透明性を高める。 本研究では,Laplace-approximated NAM (LA-NAMs) を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.29602161803093
• License:
• Abstract: Neural additive models (NAMs) enhance the transparency of deep neural networks by handling input features in separate additive sub-networks. However, they lack inherent mechanisms that provide calibrated uncertainties and enable selection of relevant features and interactions. Approaching NAMs from a Bayesian perspective, we augment them in three primary ways, namely by a) providing credible intervals for the individual additive sub-networks; b) estimating the marginal likelihood to perform an implicit selection of features via an empirical Bayes procedure; and c) facilitating the ranking of feature pairs as candidates for second-order interaction in fine-tuned models. In particular, we develop Laplace-approximated NAMs (LA-NAMs), which show improved empirical performance on tabular datasets and challenging real-world medical tasks.
• Abstract（参考訳）: ニューラル加算モデル(NAM)は、個別の加算サブネットワークにおける入力特徴を扱うことにより、ディープニューラルネットワークの透明性を高める。 しかし、それらは校正された不確実性を提供し、関連する特徴や相互作用の選択を可能にする固有のメカニズムを欠いている。 ベイズの観点から NAM にアプローチすることで、我々はこれらを3つの主要な方法で拡張する。 a) 個別の付加的部分ネットワークに信頼性のある期間を提供すること ロ 経験的ベイズ手続により特徴の暗黙的な選択を行うための限界確率を推定すること。 c) 微調整されたモデルにおける二階相互作用の候補としての機能対のランク付けを容易にすること。 特にLaplace-approximated NAMs (LA-NAMs) を開発した。

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