論文の概要: Identifying Drivers of Predictive Aleatoric Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07252v2
• Date: Thu, 30 May 2024 14:48:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 23:32:48.350050
• Title: Identifying Drivers of Predictive Aleatoric Uncertainty
• Title（参考訳）: 予測的アレタリック不確かさのドライバの同定
• Authors: Pascal Iversen, Simon Witzke, Katharina Baum, Bernhard Y. Renard,
• Abstract要約: 本稿では,予測的アレタリック不確実性を説明するための簡単なアプローチを提案する。 我々は、ガウス出力分布にニューラルネットワークを適用することにより、不確実性を予測分散として推定する。 我々は、実世界のデータセットを含むニュアンスなベンチマーク分析を用いて、この結果の定量化を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5311562666866494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Explainability and uncertainty quantification are two pillars of trustable artificial intelligence. However, the reasoning behind uncertainty estimates is generally left unexplained. Identifying the drivers of uncertainty complements explanations of point predictions in recognizing model limitations and enhances trust in decisions and their communication. So far, explanations of uncertainties have been rarely studied. The few exceptions rely on Bayesian neural networks or technically intricate approaches, such as auxiliary generative models, thereby hindering their broad adoption. We present a simple approach to explain predictive aleatoric uncertainties. We estimate uncertainty as predictive variance by adapting a neural network with a Gaussian output distribution. Subsequently, we apply out-of-the-box explainers to the model's variance output. This approach can explain uncertainty influences more reliably than literature baselines, which we evaluate in a synthetic setting with a known data-generating process. We further adapt multiple metrics from conventional XAI research to uncertainty explanations. We quantify our findings with a nuanced benchmark analysis that includes real-world datasets. Finally, we apply our approach to an age regression model and discover reasonable sources of uncertainty. Overall, we explain uncertainty estimates with little modifications to the model architecture and demonstrate that our approach competes effectively with more intricate methods.
• Abstract（参考訳）: 説明可能性と不確実性の定量化は、信頼できる人工知能の2つの柱である。 しかし、不確実性推定の背後にある理由については、概して説明がつかない。 不確実性の要因を特定することは、モデル制限を認識する際のポイント予測の説明を補完し、決定とそのコミュニケーションに対する信頼を高める。 これまでのところ、不確実性の説明はめったに研究されていない。 少数の例外はベイズニューラルネットワークや補助生成モデルのような技術的に複雑なアプローチに依存しており、それによって広く採用されるのを妨げている。 本稿では,予測的アレタリック不確実性を説明するための簡単なアプローチを提案する。 我々は、ガウス出力分布にニューラルネットワークを適用することにより、不確実性を予測分散として推定する。 その後、モデルの分散出力にアウト・オブ・ボックスの説明器を適用する。 この手法は文献ベースラインよりも不確実性の影響を確実に説明することができ、既知のデータ生成プロセスによる合成環境で評価する。 我々は、従来のXAI研究から不確実性の説明まで、複数のメトリクスを適応させる。 我々は、実世界のデータセットを含むニュアンスなベンチマーク分析を用いて、この結果の定量化を行う。 最後に、年齢回帰モデルにアプローチを適用し、妥当な不確実性の原因を発見する。 全体として、モデルアーキテクチャにほとんど変更を加えることなく不確実性推定を説明し、我々のアプローチがより複雑な手法と効果的に競合することを実証する。

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