論文の概要: Stable and Interpretable Deep Learning for Tabular Data: Introducing InterpreTabNet with the Novel InterpreStability Metric

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02870v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 15:04:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 14:40:45.987426
• Title: Stable and Interpretable Deep Learning for Tabular Data: Introducing InterpreTabNet with the Novel InterpreStability Metric
• Title（参考訳）: タブラルデータのための安定かつ解釈可能なディープラーニング:新しい解釈可能性メトリクスによるInterpreTabNetの導入
• Authors: Shiyun Wa, Xinai Lu, Minjuan Wang
• Abstract要約: 分類精度と解釈可能性の両方を向上するモデルであるInterpreTabNetを導入する。 また,モデルの解釈可能性の安定性を定量的に評価する新しい評価指標であるInterpreStabilityを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.362293468843233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Artificial Intelligence (AI) integrates deeper into diverse sectors, the quest for powerful models has intensified. While significant strides have been made in boosting model capabilities and their applicability across domains, a glaring challenge persists: many of these state-of-the-art models remain as black boxes. This opacity not only complicates the explanation of model decisions to end-users but also obstructs insights into intermediate processes for model designers. To address these challenges, we introduce InterpreTabNet, a model designed to enhance both classification accuracy and interpretability by leveraging the TabNet architecture with an improved attentive module. This design ensures robust gradient propagation and computational stability. Additionally, we present a novel evaluation metric, InterpreStability, which quantifies the stability of a model's interpretability. The proposed model and metric mark a significant stride forward in explainable models' research, setting a standard for transparency and interpretability in AI model design and application across diverse sectors. InterpreTabNet surpasses other leading solutions in tabular data analysis across varied application scenarios, paving the way for further research into creating deep-learning models that are both highly accurate and inherently explainable. The introduction of the InterpreStability metric ensures that the interpretability of future models can be measured and compared in a consistent and rigorous manner. Collectively, these contributions have the potential to promote the design principles and development of next-generation interpretable AI models, widening the adoption of interpretable AI solutions in critical decision-making environments.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が多様な分野に深く統合されるにつれ、強力なモデルの探求が激化している。 モデル機能とドメイン間の適用性を大幅に向上させる努力が続けられている一方で、大きな課題が続いている。 この不透明さは、エンドユーザーへのモデル決定の説明を複雑にするだけでなく、モデルデザイナの中間プロセスに対する洞察を阻害する。 これらの課題に対処するために,我々は,タブネットアーキテクチャを改良された注意モジュールを用いて活用することにより,分類精度と解釈可能性の両立を図ったモデルである interpretabnet を紹介する。 この設計はロバストな勾配伝播と計算安定性を保証する。 さらに、モデルの解釈可能性の安定性を定量化する新しい評価指標、InterpreStabilityを提案する。 提案されたモデルとメトリクスは、さまざまな分野にわたるAIモデル設計と応用における透明性と解釈可能性の標準を設定する、説明可能なモデルの研究において、大きな前進を示している。 interpretabnetは、さまざまなアプリケーションシナリオにわたる表データ分析の他の主要なソリューションを上回り、高度に正確かつ本質的に説明可能なディープラーニングモデルの作成に関するさらなる研究の道を開く。 Interprestaability メトリックの導入により、将来のモデルの解釈可能性が一貫した厳密な方法で測定および比較できることが保証される。 まとめると、これらの貢献は次世代の解釈可能なaiモデルの設計原則と開発を促進し、重要な意思決定環境における解釈可能なaiソリューションの採用を広げる可能性がある。

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