論文の概要: Fast Shapley Value Estimation: A Unified Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01010v2
• Date: Thu, 23 May 2024 08:07:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-26 20:23:38.041015
• Title: Fast Shapley Value Estimation: A Unified Approach
• Title（参考訳）: Fast Shapley Value Estimation: 統一されたアプローチ
• Authors: Borui Zhang, Baotong Tian, Wenzhao Zheng, Jie Zhou, Jiwen Lu,
• Abstract要約: 冗長な手法を排除し、単純で効率的なシェープリー推定器SimSHAPを提案する。 既存手法の解析において、推定器は特徴部分集合からランダムに要約された値の線形変換として統一可能であることを観察する。 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）: 71.92014859992263
• 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 as the number of features increases. Various approaches, including ApproSemivalue, KernelSHAP, and FastSHAP, have been explored to expedite the computation. In our analysis of existing approaches, we observe that stochastic estimators can be unified as a linear transformation of randomly summed values from 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）: シェープの値は、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引き起こされる課題に対処するため、理論公理を基礎として広く受け入れられ、信頼できるツールとして現れてきた。 しかし、Shapley値の計算は、機能の数が増えるにつれて指数関数的な複雑さに直面する。 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。 既存手法の解析において、確率的推定器は特徴部分集合からランダムに要約された値の線形変換として統一することができる。 そこで本研究では, 簡易な補正推定器の設計の可能性について検討し, 冗長な手法を排除し, 単純で効率的な推定器である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、正確なShapley値の計算が大幅に高速化された。

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