論文の概要: DiConStruct: Causal Concept-based Explanations through Black-Box
Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08534v3
- Date: Thu, 25 Jan 2024 15:06:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-26 11:40:16.576823
- Title: DiConStruct: Causal Concept-based Explanations through Black-Box
Distillation
- Title（参考訳）: DiConStruct:ブラックボックス蒸留による因果概念に基づく説明
- Authors: Ricardo Moreira, Jacopo Bono, M\'ario Cardoso, Pedro Saleiro, M\'ario
A. T. Figueiredo, Pedro Bizarro
- Abstract要約: 本稿では,概念ベースと因果性の両方を考慮した説明手法であるDiConStructを提案する。
本報告では, ブラックボックス機械学習モデルに対する蒸留モデルとして, その予測を近似し, それぞれの説明を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.735426765564474
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Model interpretability plays a central role in human-AI decision-making
systems. Ideally, explanations should be expressed using human-interpretable
semantic concepts. Moreover, the causal relations between these concepts should
be captured by the explainer to allow for reasoning about the explanations.
Lastly, explanation methods should be efficient and not compromise the
performance of the predictive task. Despite the rapid advances in AI
explainability in recent years, as far as we know to date, no method fulfills
these three properties. Indeed, mainstream methods for local concept
explainability do not produce causal explanations and incur a trade-off between
explainability and prediction performance. We present DiConStruct, an
explanation method that is both concept-based and causal, with the goal of
creating more interpretable local explanations in the form of structural causal
models and concept attributions. Our explainer works as a distillation model to
any black-box machine learning model by approximating its predictions while
producing the respective explanations. Because of this, DiConStruct generates
explanations efficiently while not impacting the black-box prediction task. We
validate our method on an image dataset and a tabular dataset, showing that
DiConStruct approximates the black-box models with higher fidelity than other
concept explainability baselines, while providing explanations that include the
causal relations between the concepts.
- Abstract（参考訳）: モデル解釈可能性は人間-AI意思決定システムにおいて中心的な役割を果たす。
理想的には、説明は人間の解釈可能な意味概念を用いて表現されるべきである。
さらに、これらの概念間の因果関係は、説明者によって、説明に関する推論を可能にするために捉えるべきである。
最後に、説明方法は効率的であり、予測タスクのパフォーマンスを損なうべきではない。
近年のai説明能力の急速な進歩にもかかわらず、我々が知る限り、これら3つの特性を満たす方法はない。
実際、局所的な概念説明可能性の主流の手法は因果説明を生み出しず、説明可能性と予測性能の間のトレードオフをもたらす。
提案するDiConStructは,概念ベースと因果関係の両方の手法であり,構造因果モデルと概念属性の形式でより解釈可能な局所的説明を作成することを目的としている。
筆者らは,ブラックボックス機械学習モデルの蒸留モデルとして,その予測を近似し,それぞれの説明を生成する。
このため、DiConStructはブラックボックス予測タスクに影響を与えることなく、効率的に説明を生成する。
本手法を画像データセットと表データデータセット上で検証し,diconstructがブラックボックスモデルを他の概念説明可能性ベースラインよりも高い忠実度で近似することを示すとともに,概念間の因果関係を含む説明を提供する。
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