論文の概要: Sum-of-Parts Models: Faithful Attributions for Groups of Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16316v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 02:50:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 17:07:04.656170
• Title: Sum-of-Parts Models: Faithful Attributions for Groups of Features
• Title（参考訳）: 素粒子モデル:特徴群に対する忠実な帰属
• Authors: Weiqiu You, Helen Qu, Marco Gatti, Bhuvnesh Jain, Eric Wong
• Abstract要約: サム・オブ・パーティ(Sum-of-Parts)は、構成に忠実なグループ化された特徴属性によって予測されるモデルのクラスである。 我々は、標準的な解釈可能性指標を持つベンチマークでSOPを評価し、その場合、SOPの忠実な説明を用いて、天体物理学者が銀河形成に関する新しい知識を発見する手助けをする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.319892962675969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An explanation of a machine learning model is considered "faithful" if it accurately reflects the model's decision-making process. However, explanations such as feature attributions for deep learning are not guaranteed to be faithful, and can produce potentially misleading interpretations. In this work, we develop Sum-of-Parts (SOP), a class of models whose predictions come with grouped feature attributions that are faithful-by-construction. This model decomposes a prediction into an interpretable sum of scores, each of which is directly attributable to a sparse group of features. We evaluate SOP on benchmarks with standard interpretability metrics, and in a case study, we use the faithful explanations from SOP to help astrophysicists discover new knowledge about galaxy formation.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの説明は、モデルの決定過程を正確に反映すれば「偽り」と見なされる。 しかし、深層学習における特徴属性などの説明は、忠実であることは保証されておらず、誤解を招く可能性のある解釈を生み出すことができる。 本研究では,予測に忠実な特徴帰属を持つモデル群であるsum-of-parts (sop) を開発した。 このモデルは、予測を解釈可能なスコアの合計に分解し、それぞれが特徴のスパースグループに直接帰属する。 我々は、標準的な解釈可能性指標を持つベンチマークでSOPを評価し、SOPの忠実な説明を用いて、天体物理学者が銀河形成に関する新しい知識を発見するのを助ける。

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