論文の概要: Exploring Unified Perspective For Fast Shapley Value Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01010v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 06:09:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 14:39:49.251476
• Title: Exploring Unified Perspective For Fast Shapley Value Estimation
• Title（参考訳）: 高速共有値推定のための統一視点探索
• Authors: Borui Zhang, Baotong Tian, Wenzhao Zheng, Jie Zhou, Jiwen Lu
• Abstract要約: 共有値の単純かつ効率的な推定法であるSimSHAPを提案する。 実験により,SimSHAPの有効性が検証され,精度の高いShapley値の計算が大幅に高速化された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.15924044466976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Shapley values have emerged as a widely accepted and trustworthy tool, grounded in theoretical axioms, for addressing challenges posed by black-box models like deep neural networks. However, computing Shapley values encounters exponential complexity in the number of features. Various approaches, including ApproSemivalue, KernelSHAP, and FastSHAP, have been explored to expedite the computation. We analyze the consistency of existing works and conclude that stochastic estimators can be unified as the linear transformation of importance sampling of feature subsets. Based on this, we investigate the possibility of designing simple amortized estimators and propose a straightforward and efficient one, SimSHAP, by eliminating redundant techniques. Extensive experiments conducted on tabular and image datasets validate the effectiveness of our SimSHAP, which significantly accelerates the computation of accurate Shapley values.
• Abstract（参考訳）: shapleyの値は、ディープニューラルネットワークのようなブラックボックスモデルによって生じる課題に対処するために、理論的な公理に基づく広く受け入れられ、信頼できるツールとして浮上した。 しかし、shapley値の計算は、機能数における指数関数的複雑性に遭遇する。 ApproSemivalue、KernelSHAP、FastSHAPといった様々な手法が計算を高速化するために研究されている。 既存の作品の一貫性を分析し,特徴部分集合の重要サンプリングの線形変換として確率的推定器を統一できると結論づけた。 そこで本研究では,単純な償却推定器の設計の可能性について検討し,冗長な手法を取り除き,単純で効率的なsimshapを提案する。 表と画像のデータセットを用いた大規模な実験により,SimSHAPの有効性が検証された。

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