論文の概要: Fixing confirmation bias in feature attribution methods via semantic match

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00897v2
• Date: Wed, 21 Feb 2024 16:05:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 20:52:40.314971
• Title: Fixing confirmation bias in feature attribution methods via semantic match
• Title（参考訳）: セマンティクスマッチングによる特徴帰属法における確認バイアスの修正
• Authors: Giovanni Cin\`a, Daniel Fernandez-Llaneza, Nishant Mishra, Tabea E. R\"ober, Sandro Pezzelle, Iacer Calixto, Rob Goedhart, \c{S}. \.Ilker Birbil
• Abstract要約: モデル上の仮説が特徴属性によって確認されるかどうかを検証するためには,構造的アプローチが必要である,と我々は主張する。 これは、人間の概念と(サブシンボリックな)説明の「セマンティックマッチ」と呼ばれるものです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.890556738900894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Feature attribution methods have become a staple method to disentangle the complex behavior of black box models. Despite their success, some scholars have argued that such methods suffer from a serious flaw: they do not allow a reliable interpretation in terms of human concepts. Simply put, visualizing an array of feature contributions is not enough for humans to conclude something about a model's internal representations, and confirmation bias can trick users into false beliefs about model behavior. We argue that a structured approach is required to test whether our hypotheses on the model are confirmed by the feature attributions. This is what we call the "semantic match" between human concepts and (sub-symbolic) explanations. Building on the conceptual framework put forward in Cin\`a et al. [2023], we propose a structured approach to evaluate semantic match in practice. We showcase the procedure in a suite of experiments spanning tabular and image data, and show how the assessment of semantic match can give insight into both desirable (e.g., focusing on an object relevant for prediction) and undesirable model behaviors (e.g., focusing on a spurious correlation). We couple our experimental results with an analysis on the metrics to measure semantic match, and argue that this approach constitutes the first step towards resolving the issue of confirmation bias in XAI.
• Abstract（参考訳）: 特徴帰属法は,ブラックボックスモデルの複雑な挙動を解消するための重要な手法となっている。 その成功にもかかわらず、一部の学者はそのような方法が深刻な欠陥に悩まされていると論じている。 簡単に言えば、一連の機能のコントリビューションを視覚化することは、人間がモデルの内部表現について何かを結論付けるのに十分ではない。 モデル上の仮説が特徴属性によって確認されるかどうかを検証するためには,構造的アプローチが必要である。 これは、人間の概念と(サブシンボリックな)説明の「セマンティックマッチ」と呼ばれるものです。 cin\`a et al で示された概念的枠組みに基づく構築。 2023] 意味マッチングを実際に評価するための構造化手法を提案する。 提案手法は表や画像データにまたがる一連の実験で紹介され、意味マッチングの評価が望ましい(例えば、予測に関連のあるオブジェクトにフォーカスする)ことと望ましくないモデル行動(例えば、刺激的な相関にフォーカスする)の両方にどのように洞察を与えるかを示す。 本研究は, セマンティックマッチングを測る指標の分析結果と組み合わせ, 提案手法がXAIにおける確証バイアスの解消に向けた第一歩であると主張している。

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