論文の概要: A New Baseline Assumption of Integated Gradients Based on Shaply value

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04821v3
• Date: Mon, 20 May 2024 13:44:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 00:20:28.832538
• Title: A New Baseline Assumption of Integated Gradients Based on Shaply value
• Title（参考訳）: シェープ値に基づく導電性勾配の新しいベースライン推定
• Authors: Shuyang Liu, Zixuan Chen, Ge Shi, Ji Wang, Changjie Fan, Yu Xiong, Runze Wu Yujing Hu, Ze Ji, Yang Gao,
• Abstract要約: 統合グラディエンス(IG)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の入力特徴に予測をマッピングする技術である。 単一のベースラインを利用する標準的なアプローチは、しばしば不十分であり、複数のベースラインの必要性を招きかねない。 そこで本研究では,Shapley値プロセスに比例サンプリングを用いたShapley Integrated Gradients (SIG) と呼ばれる新しいベースライン手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.2051113305947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efforts to decode deep neural networks (DNNs) often involve mapping their predictions back to the input features. Among these methods, Integrated Gradients (IG) has emerged as a significant technique. The selection of appropriate baselines in IG is crucial for crafting meaningful and unbiased explanations of model predictions in diverse settings. The standard approach of utilizing a single baseline, however, is frequently inadequate, prompting the need for multiple baselines. Leveraging the natural link between IG and the Aumann-Shapley Value, we provide a novel outlook on baseline design. Theoretically, we demonstrate that under certain assumptions, a collection of baselines aligns with the coalitions described by the Shapley Value. Building on this insight, we develop a new baseline method called Shapley Integrated Gradients (SIG), which uses proportional sampling to mirror the Shapley Value computation process. Simulations conducted in GridWorld validate that SIG effectively emulates the distribution of Shapley Values. Moreover, empirical tests on various image processing tasks show that SIG surpasses traditional IG baseline methods by offering more precise estimates of feature contributions, providing consistent explanations across different applications, and ensuring adaptability to diverse data types with negligible additional computational demand.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)をデコードする試みは、しばしば、予測を入力機能にマッピングする。 これらの手法の中で、統合勾配(IG)が重要な手法として登場している。 IGにおける適切なベースラインの選択は、多種多様な設定におけるモデル予測の有意義で偏見のない説明を作成するために不可欠である。 しかし、単一のベースラインを利用する標準的なアプローチは、しばしば不十分であり、複数のベースラインが必要である。 IGとAumann-Shapley Valueの自然な結びつきを活用し、ベースライン設計の新たな展望を提供する。 理論的には、ある仮定の下では、基本ラインの集合は、共有価値(Shapley Value)によって記述された連立関係と一致している。 この知見に基づいて,Shapley値計算プロセスに比例サンプリングを用いたShapley Integrated Gradients (SIG) と呼ばれる新しいベースライン手法を開発した。 GridWorldで実施されたシミュレーションでは、SIGがシェープ値の分布を効果的にエミュレートしている。 さらに、様々な画像処理タスクに関する実証テストでは、SIGが従来のIGベースラインメソッドを超越し、より正確な特徴の見積もりを提供し、異なるアプリケーション間で一貫した説明を提供し、追加の計算要求を無視できる多様なデータタイプへの適応性を確保する。

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