論文の概要: Towards Fixing Clever-Hans Predictors with Counterfactual Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01011v2
• Date: Tue, 3 Oct 2023 18:10:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 10:30:04.869952
• Title: Towards Fixing Clever-Hans Predictors with Counterfactual Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 疑似知識蒸留によるクリーバーハンス予測器の修正に向けて
• Authors: Sidney Bender, Christopher J. Anders, Pattarawatt Chormai, Heike Marxfeld, Jan Herrmann, Gr\'egoire Montavon
• Abstract要約: 本稿では, 深層学習モデルの創始者への依存を検知し, 除去するためのCFKDと呼ばれる新しい手法を提案する。 共同ファウンダーたちは、モデルが依存する傾向にある突発的な機能であり、規制や安全上重要なドメインの予期せぬエラーを引き起こす可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.366781245406668
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This paper introduces a novel technique called counterfactual knowledge distillation (CFKD) to detect and remove reliance on confounders in deep learning models with the help of human expert feedback. Confounders are spurious features that models tend to rely on, which can result in unexpected errors in regulated or safety-critical domains. The paper highlights the benefit of CFKD in such domains and shows some advantages of counterfactual explanations over other types of explanations. We propose an experiment scheme to quantitatively evaluate the success of CFKD and different teachers that can give feedback to the model. We also introduce a new metric that is better correlated with true test performance than validation accuracy. The paper demonstrates the effectiveness of CFKD on synthetically augmented datasets and on real-world histopathological datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人的専門家のフィードバックを生かして,深層学習モデルの創始者への依存を検知し,除去する,CFKDと呼ばれる新しい手法を提案する。 共同ファウンダーは、モデルが依存する傾向が強い機能であり、規制や安全クリティカルなドメインに予期せぬエラーをもたらす可能性がある。 本稿は,このような領域におけるCFKDの利点を強調し,他のタイプの説明に対する反実的説明の利点を示す。 本研究では,モデルにフィードバックを与えるCFKDと異なる教師の成功を定量的に評価する実験手法を提案する。 また,検証精度よりも真のテスト性能によく相関する新しい指標を提案する。 本稿では,CFKDの人工的拡張データセットおよび実世界の病理組織学的データセットに対する効果を示す。

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