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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16316v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 23:37:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 06:51:43.980637
• Title: Sum-of-Parts: Faithful Attributions for Groups of Features
• Title（参考訳）: 部品の要約: 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: Sum-of-Parts(SOP)は、任意の差別化可能なモデルを、機能群に起因する予測を持つ自己説明モデルに変換するフレームワークである。 SOPは、ImageNetとCosmoGridの忠実度指標に関して高いスコアを得ながら、最高のパフォーマンスを達成する。 我々は,SOPが学習したグループの有用性を,高い純度,強い人間区別能力,科学的発見における実用性を通じて検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.68707471649733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Feature attributions explain machine learning predictions by assigning importance scores to input features. While faithful attributions accurately reflect feature contributions to the model's prediction, unfaithful ones can lead to misleading interpretations, making them unreliable in high-stake domains. The challenge of unfaithfulness of post-hoc attributions led to the development of self-explaining models. However, self-explaining models often trade-off performance for interpretability. In this work, we develop Sum-of-Parts (SOP), a new framework that transforms any differentiable model into a self-explaining model whose predictions can be attributed to groups of features. The SOP framework leverages pretrained deep learning models with custom attention modules to learn useful feature groups end-to-end without direct supervision. With these capabilities, SOP achieves highest performance while also scoring high with respect to faithfulness metrics on both ImageNet and CosmoGrid. We validate the usefulness of the groups learned by SOP through their high purity, strong human distinction ability, and practical utility in scientific discovery. In a case study, we show how SOP assists cosmologists in uncovering new insights about galaxy formation.
• Abstract（参考訳）: 特徴属性は、重要点を入力特徴に割り当てることで、機械学習の予測を説明する。 忠実な属性はモデルの予測に対する特徴的貢献を正確に反映するが、不誠実な属性は誤解を招く解釈をもたらす可能性があるため、高信頼のドメインでは信頼できない。 ポストホック属性の不誠実さの課題は、自己説明型モデルの開発に繋がった。 しかし、自己説明型モデルは、しばしば解釈可能性のためのトレードオフ性能を持つ。 本研究では,任意の微分可能なモデルを,特徴群による予測が可能な自己説明モデルに変換する新しいフレームワークであるSum-of-Parts (SOP) を開発する。 SOPフレームワークは、トレーニング済みのディープラーニングモデルとカスタムアテンションモジュールを活用して、直接の監督なしに有用な機能グループをエンドツーエンドで学習する。 これらの機能により、SOPは、ImageNetとCosmoGridの両方の忠実度指標に対して高いスコアを得ながら、最高のパフォーマンスを達成する。 我々は,SOPが学習したグループの有用性を,高い純度,強い人間区別能力,科学的発見における実用性を通じて検証した。 ケーススタディでは、SOPが銀河形成に関する新たな知見を明らかにするのに、どのように宇宙学者を支援するかを示す。

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