論文の概要: Estimation of Concept Explanations Should be Uncertainty Aware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08063v2
• Date: Fri, 5 Apr 2024 13:42:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 18:35:30.400743
• Title: Estimation of Concept Explanations Should be Uncertainty Aware
• Title（参考訳）: 不確かさに注意すべき概念記述の推定
• Authors: Vihari Piratla, Juyeon Heo, Katherine M. Collins, Sukriti Singh, Adrian Weller,
• Abstract要約: 概念説明(Concept Explanations)と呼ばれる特定の概念について研究し、人間の理解可能な概念を用いてモデルを解釈することを目的としている。 簡単な解釈で人気があるが、概念的な説明は騒々しいことが知られている。 本稿では,これらの問題に対処する不確実性を考慮したベイズ推定手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.598213804572396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model explanations can be valuable for interpreting and debugging predictive models. We study a specific kind called Concept Explanations, where the goal is to interpret a model using human-understandable concepts. Although popular for their easy interpretation, concept explanations are known to be noisy. We begin our work by identifying various sources of uncertainty in the estimation pipeline that lead to such noise. We then propose an uncertainty-aware Bayesian estimation method to address these issues, which readily improved the quality of explanations. We demonstrate with theoretical analysis and empirical evaluation that explanations computed by our method are robust to train-time choices while also being label-efficient. Further, our method proved capable of recovering relevant concepts amongst a bank of thousands, in an evaluation with real-datasets and off-the-shelf models, demonstrating its scalability. We believe the improved quality of uncertainty-aware concept explanations make them a strong candidate for more reliable model interpretation. We release our code at https://github.com/vps-anonconfs/uace.
• Abstract（参考訳）: モデル説明は予測モデルの解釈とデバッグに有用である。 概念説明(Concept Explanations)と呼ばれる特定の概念について研究し、人間の理解可能な概念を用いてモデルを解釈することを目的としている。 簡単な解釈で人気があるが、概念的な説明は騒々しいことが知られている。 このようなノイズに繋がる推定パイプラインにおける様々な不確実性源を特定することで作業を開始します。 次に,これらの問題に対処する不確実性を考慮したベイズ推定手法を提案する。 本研究では,提案手法によって計算された説明が,ラベル効率も高いとともに,列車時の選択に頑健であることを示す理論的解析と経験的評価を行った。 さらに,本手法は,実データモデルとオフザシェルフモデルを用いて,数千銀行間の関係概念を復元し,そのスケーラビリティを実証する。 我々は、不確実性を考慮した概念説明の質の向上により、より信頼性の高いモデル解釈の候補となると信じている。 コードについてはhttps://github.com/vps-anonconfs/uace.comで公開しています。

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