論文の概要: Error Discovery by Clustering Influence Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04712v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 21:42:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 16:59:15.182279
• Title: Error Discovery by Clustering Influence Embeddings
• Title（参考訳）: クラスタリングインフルエントによるエラー検出
• Authors: Fulton Wang, Julius Adebayo, Sarah Tan, Diego Garcia-Olano, Narine Kokhlikyan
• Abstract要約: 本稿では,モデルが性能の低いテスト例群(スライス)を識別する手法を提案する。 我々はコヒーレンスを任意のスライス発見法が満たすべき重要な特性として定式化する。 InfEmbedという新しいスライス発見手法を考案し、トレーニングデータに類似した影響を受けているスライスを返却することでコヒーレンスを満足する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.27282591214364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a method for identifying groups of test examples -- slices -- on which a model under-performs, a task now known as slice discovery. We formalize coherence -- a requirement that erroneous predictions, within a slice, should be wrong for the same reason -- as a key property that any slice discovery method should satisfy. We then use influence functions to derive a new slice discovery method, InfEmbed, which satisfies coherence by returning slices whose examples are influenced similarly by the training data. InfEmbed is simple, and consists of applying K-Means clustering to a novel representation we deem influence embeddings. We show InfEmbed outperforms current state-of-the-art methods on 2 benchmarks, and is effective for model debugging across several case studies.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,現在スライス発見と呼ばれる課題であるモデルアンダーパフォーマンスの試験例群(スライス)を同定する手法を提案する。 我々は、スライス発見メソッドが満たすべき重要な特性として、コヒーレンス(コヒーレンス) -- スライス内の誤った予測が同じ理由で間違っているという要件を定式化します。 次に、インフルエンス関数を用いて新しいスライス探索法InfEmbedを導出し、トレーニングデータに類似した影響を受けているスライスを返却することでコヒーレンスを満たす。 InfEmbed は単純で、K-Means クラスタリングを新しい表現に適用することで構成される。 2つのベンチマークで現在の最先端メソッドを上回っており、いくつかのケーススタディでモデルのデバッグに有効である。

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