論文の概要: Interpretable by Design: Wrapper Boxes Combine Neural Performance with Faithful Attribution of Model Decisions to Training Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08644v2
• Date: Wed, 17 Jul 2024 19:30:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 22:00:54.998828
• Title: Interpretable by Design: Wrapper Boxes Combine Neural Performance with Faithful Attribution of Model Decisions to Training Data
• Title（参考訳）: 設計による解釈:ラッパーボックスは、トレーニングデータに対するモデル決定の忠実な帰属とニューラルパフォーマンスを結合する
• Authors: Yiheng Su, Junyi Jessy Li, Matthew Lease,
• Abstract要約: モデル予測のための忠実な例に基づく説明を生成するための一般的なアプローチであるラッパーボックスを提案する。 ニューラルネットワークを通常のように訓練した後、学習された特徴表現は古典的な解釈可能なモデルに入力され、実際の予測を実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.7542543934205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Can we preserve the accuracy of neural models while also providing faithful explanations? We present wrapper boxes, a general approach to generate faithful, example-based explanations for model predictions while maintaining predictive performance. After training a neural model as usual, its learned feature representation is input to a classic, interpretable model to perform the actual prediction. This simple strategy is surprisingly effective, with results largely comparable to those of the original neural model, as shown across three large pre-trained language models, two datasets of varying scale, four classic models, and four evaluation metrics. Moreover, because these classic models are interpretable by design, the subset of training examples that determine classic model predictions can be shown directly to users.
• Abstract（参考訳）: 忠実な説明をしながら、ニューラルネットワークの精度を保てるだろうか? 予測性能を維持しつつモデル予測に対する忠実な例ベースの説明を生成するための一般的なアプローチであるラッパーボックスを提案する。 ニューラルネットワークを通常のように訓練した後、学習された特徴表現は古典的な解釈可能なモデルに入力され、実際の予測を実行する。 この単純な戦略は驚くほど効果的で、その結果は、トレーニング済みの大規模な3つの言語モデル、異なるスケールの2つのデータセット、4つの古典モデル、そして4つの評価指標で示されるように、元のニューラルモデルとほぼ同等である。 さらに、これらの古典的モデルは設計によって解釈可能であるので、古典的モデル予測を決定する訓練例のサブセットを直接ユーザに示すことができる。

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