論文の概要: Increasing Performance And Sample Efficiency With Model-agnostic Interactive Feature Attributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16431v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 15:23:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 16:15:51.558350
• Title: Increasing Performance And Sample Efficiency With Model-agnostic Interactive Feature Attributions
• Title（参考訳）: モデル非依存な対話的特徴帰属による性能向上とサンプル効率向上
• Authors: Joran Michiels, Maarten De Vos, Johan Suykens
• Abstract要約: 我々は,2つの一般的な説明手法(Occlusion と Shapley の値)に対して,モデルに依存しない実装を提供し,その複雑なモデルにおいて,完全に異なる属性を強制する。 提案手法は,修正された説明に基づいてトレーニングデータセットを増強することで,モデルの性能を著しく向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0655581300025996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model-agnostic feature attributions can provide local insights in complex ML models. If the explanation is correct, a domain expert can validate and trust the model's decision. However, if it contradicts the expert's knowledge, related work only corrects irrelevant features to improve the model. To allow for unlimited interaction, in this paper we provide model-agnostic implementations for two popular explanation methods (Occlusion and Shapley values) to enforce entirely different attributions in the complex model. For a particular set of samples, we use the corrected feature attributions to generate extra local data, which is used to retrain the model to have the right explanation for the samples. Through simulated and real data experiments on a variety of models we show how our proposed approach can significantly improve the model's performance only by augmenting its training dataset based on corrected explanations. Adding our interactive explanations to active learning settings increases the sample efficiency significantly and outperforms existing explanatory interactive strategies. Additionally we explore how a domain expert can provide feature attributions which are sufficiently correct to improve the model.
• Abstract（参考訳）: モデルに依存しない特徴属性は、複雑なMLモデルに局所的な洞察を与えることができる。 説明が正しければ、ドメインエキスパートはモデルの判断を検証し、信頼することができる。 しかし、専門家の知識と矛盾する場合、関連する作業はモデルを改善するために無関係な特徴のみを補正する。 本稿では,2つの一般的な説明手法(Occlusion と Shapley の値)に対して,モデルに依存しない実装を提供することにより,複雑なモデルに完全に異なる属性を強制する。 特定のサンプルのセットに対して、修正された特徴属性を使用して追加の局所データを生成し、サンプルの正しい説明をするためにモデルを再トレーニングする。 様々なモデルに関するシミュレーションおよび実データ実験を通じて、提案手法がモデルの性能を大幅に向上させる方法を示し、修正された説明に基づいてトレーニングデータセットを増強する。 アクティブな学習環境にインタラクティブな説明を加えることで、サンプル効率が大幅に向上し、既存の説明的対話戦略よりも優れています。 さらに、ドメインの専門家がモデルを改善するのに十分正しい機能属性を提供する方法についても検討する。

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