論文の概要: Towards Modeling Uncertainties of Self-explaining Neural Networks via Conformal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01549v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 05:51:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 15:12:03.813864
• Title: Towards Modeling Uncertainties of Self-explaining Neural Networks via Conformal Prediction
• Title（参考訳）: 共形予測による自己説明ニューラルネットワークの不確かさのモデル化に向けて
• Authors: Wei Qian, Chenxu Zhao, Yangyi Li, Fenglong Ma, Chao Zhang, Mengdi Huai
• Abstract要約: 本稿では,自己説明型ニューラルネットワークのための新しい不確実性モデリングフレームワークを提案する。 生成した説明に対して,分布自由な不確実性モデリング性能を示す。 また、最終的な予測のために効率的で効果的な予測セットを生成することにも長けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.87646720253128
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the recent progress in deep neural networks (DNNs), it remains challenging to explain the predictions made by DNNs. Existing explanation methods for DNNs mainly focus on post-hoc explanations where another explanatory model is employed to provide explanations. The fact that post-hoc methods can fail to reveal the actual original reasoning process of DNNs raises the need to build DNNs with built-in interpretability. Motivated by this, many self-explaining neural networks have been proposed to generate not only accurate predictions but also clear and intuitive insights into why a particular decision was made. However, existing self-explaining networks are limited in providing distribution-free uncertainty quantification for the two simultaneously generated prediction outcomes (i.e., a sample's final prediction and its corresponding explanations for interpreting that prediction). Importantly, they also fail to establish a connection between the confidence values assigned to the generated explanations in the interpretation layer and those allocated to the final predictions in the ultimate prediction layer. To tackle the aforementioned challenges, in this paper, we design a novel uncertainty modeling framework for self-explaining networks, which not only demonstrates strong distribution-free uncertainty modeling performance for the generated explanations in the interpretation layer but also excels in producing efficient and effective prediction sets for the final predictions based on the informative high-level basis explanations. We perform the theoretical analysis for the proposed framework. Extensive experimental evaluation demonstrates the effectiveness of the proposed uncertainty framework.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープニューラルネットワーク(DNN)の進歩にもかかわらず、DNNによる予測を説明するのは難しい。 dnnの既存の説明方法は、主に、説明を提供するために別の説明モデルが使われるポストホックな説明に焦点を当てている。 ポストホックメソッドが実際のDNNの推論プロセスを明らかにするのに失敗するという事実は、ビルトインの解釈性を備えたDNNを構築する必要を生じさせる。 これに触発された多くの自己説明型ニューラルネットワークは、正確な予測だけでなく、特定の決定が下された理由に関する明確で直感的な洞察を生成するために提案されている。 しかし、既存の自己説明ネットワークは、同時に生成された2つの予測結果(サンプルの最終予測とそれに対応する説明)に対して、分布のない不確実性定量化を提供することに制限されている。 重要なのは、解釈層で生成された説明に割り当てられた信頼値と、最終予測層で最終予測に割り当てられた信頼値との接続を確立することもできないことである。 本稿では,自己説明ネットワークのための新たな不確実性モデリングフレームワークを考案し,解釈層で生成された説明に対して,強い分散フリー不確実性モデリング性能を示すだけでなく,情報に富む高レベル基礎説明に基づく最終予測のための効率的かつ効果的な予測セットの作成にも有効であることを示す。 提案手法の理論的解析を行う。 広範な実験評価により,提案手法の有効性が示された。

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