論文の概要: Learning impartial policies for sequential counterfactual explanations using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00523v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 13:50:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 13:29:36.873884
• Title: Learning impartial policies for sequential counterfactual explanations using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習を用いた逐次的反事実説明のための不偏性ポリシーの学習
• Authors: E. Panagiotou, E. Ntoutsi
• Abstract要約: 近年,SCFの発見政策を学習し,拡張性を高めるための強化学習法が提案されている。 本研究では,特定の行動に対する偏見など,望ましくない特性を持つポリシーを生じるような既存手法の欠点を同定する。 この効果を緩和するために,分類器の出力確率を用いてより情報的な報酬を生成することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the field of explainable Artificial Intelligence (XAI), sequential counterfactual (SCF) examples are often used to alter the decision of a trained classifier by implementing a sequence of modifications to the input instance. Although certain test-time algorithms aim to optimize for each new instance individually, recently Reinforcement Learning (RL) methods have been proposed that seek to learn policies for discovering SCFs, thereby enhancing scalability. As is typical in RL, the formulation of the RL problem, including the specification of state space, actions, and rewards, can often be ambiguous. In this work, we identify shortcomings in existing methods that can result in policies with undesired properties, such as a bias towards specific actions. We propose to use the output probabilities of the classifier to create a more informative reward, to mitigate this effect.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)の分野では、シーケンシャル・カウンティファクト(SCF)の例は、入力インスタンスへの一連の修正を実装することで、訓練された分類器の決定を変更するためにしばしば使用される。 特定のテストタイムアルゴリズムは、新しいインスタンスごとに個別に最適化することを目的としているが、最近、SCFを発見するためのポリシーを学習し、スケーラビリティを向上するReinforcement Learning (RL)メソッドが提案されている。 RLの典型的なように、状態空間、アクション、報酬の仕様を含むRL問題の定式化は、しばしば曖昧である。 本研究では,特定の行動に対する偏見など,望ましくない特性を持つポリシーを生じるような既存手法の欠点を同定する。 この効果を緩和するために,分類器の出力確率を用いてより情報的な報酬を生成することを提案する。

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