論文の概要: Refutation of Shapley Values for XAI -- Additional Evidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00416v1
• Date: Sat, 30 Sep 2023 15:44:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 04:29:31.934818
• Title: Refutation of Shapley Values for XAI -- Additional Evidence
• Title（参考訳）: XAIのShapley値の難読化 - さらなる証拠
• Authors: Xuanxiang Huang, Joao Marques-Silva
• Abstract要約: 最近の研究は、説明可能な人工知能(XAI)におけるシェープリー値の不適切さを実証している。 本稿では,特徴がブール値ではなく,複数のクラスを選択することができる分類器の族に対しても,Shapley値が不十分であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.483306836710804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work demonstrated the inadequacy of Shapley values for explainable artificial intelligence (XAI). Although to disprove a theory a single counterexample suffices, a possible criticism of earlier work is that the focus was solely on Boolean classifiers. To address such possible criticism, this paper demonstrates the inadequacy of Shapley values for families of classifiers where features are not boolean, but also for families of classifiers for which multiple classes can be picked. Furthermore, the paper shows that the features changed in any minimal $l_0$ distance adversarial examples do not include irrelevant features, thus offering further arguments regarding the inadequacy of Shapley values for XAI.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究は、説明可能な人工知能(XAI)におけるシェープリー値の不適切さを実証している。 理論を否定するためには、一つの反例が十分であるが、初期の研究に対する批判は、焦点がブール分類にのみ焦点をあてることである。 このような批判に対処するため,本論文では,特徴がブール的でなく,複数のクラスを選択できる分類器の族に対して,シャプリー値が不十分であることを示す。 さらに本論文は, 最小の$l_0$距離逆例で変化した特徴が無関係な特徴を含まないことを示し, xai のシェープリー値の不備に関するさらなる議論を提供する。

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