論文の概要: QUCE: The Minimisation and Quantification of Path-Based Uncertainty for Generative Counterfactual Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17516v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 14:00:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 16:03:19.096649
• Title: QUCE: The Minimisation and Quantification of Path-Based Uncertainty for Generative Counterfactual Explanations
• Title（参考訳）: quce: 生成的反事実的説明のための経路に基づく不確かさの最小化と定量化
• Authors: Jamie Duell, Hsuan Fu, Monika Seisenberger, Xiuyi Fan
• Abstract要約: Quantified Uncertainty Counterfactual Explanations (QUCE) は、経路の不確実性を最小化する手法である。 そこで本研究では,QUCEが説明文の提示時に不確実性を定量化し,より確実な逆実例を生成することを示す。 本稿では,QUCE法の性能を,経路に基づく説明法と生成対実例の両方の競合手法と比較することによって示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8024397171920883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) stand out as one of the most prominent approaches within the Machine Learning (ML) domain. The efficacy of DNNs has surged alongside recent increases in computational capacity, allowing these approaches to scale to significant complexities for addressing predictive challenges in big data. However, as the complexity of DNN models rises, interpretability diminishes. In response to this challenge, explainable models such as Adversarial Gradient Integration (AGI) leverage path-based gradients provided by DNNs to elucidate their decisions. Yet the performance of path-based explainers can be compromised when gradients exhibit irregularities during out-of-distribution path traversal. In this context, we introduce Quantified Uncertainty Counterfactual Explanations (QUCE), a method designed to mitigate out-of-distribution traversal by minimizing path uncertainty. QUCE not only quantifies uncertainty when presenting explanations but also generates more certain counterfactual examples. We showcase the performance of the QUCE method by comparing it with competing methods for both path-based explanations and generative counterfactual examples. The code repository for the QUCE method is available at: https://github.com/jamie-duell/QUCE.
• Abstract（参考訳）: Deep Neural Networks(DNN)は、機械学習(ML)ドメインにおける最も顕著なアプローチのひとつとして際立っている。 DNNの有効性は、最近の計算能力の増加と共に急上昇し、これらのアプローチはビッグデータの予測的課題に対処するために、かなりの複雑さにスケールすることができる。 しかし、DNNモデルの複雑さが増すにつれて、解釈可能性も低下する。 この課題に対応するために、Adversarial Gradient Integration (AGI)のような説明可能なモデルは、DNNが提供するパスベースの勾配を利用して意思決定を解明する。 しかし,分布外経路トラバーサル中に勾配が不規則を示す場合,経路に基づく説明器の性能は損なわれる可能性がある。 本稿では,経路の不確実性を最小限に抑えることで,流通経路を緩和する手法であるQuantified Uncertainty Counterfactual Explanations (QUCE)を紹介する。 quceは説明を行う際に不確実性を定量化するだけでなく、より特定の反事実の例を生成する。 本稿では,QUCE法の性能を経路に基づく説明法と生成対実例の競合手法と比較する。 QUCEメソッドのコードリポジトリは、https://github.com/jamie-duell/QUCEで入手できる。

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