論文の概要: Energy Model-based Accurate Shapley Value Estimation for Interpretable Deep Learning Predictive Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01078v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 12:19:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 22:35:23.888817
• Title: Energy Model-based Accurate Shapley Value Estimation for Interpretable Deep Learning Predictive Modelling
• Title（参考訳）: 解釈可能な深層学習予測モデルのためのエネルギーモデルに基づく高精度シェープ値推定
• Authors: Cheng Lu, Jiusun Zeng, Yu Xia, Jinhui Cai, Shihua Luo,
• Abstract要約: EmSHAPは、任意の機能のサブセットの下で、Shapleyコントリビューション関数/深層学習モデルの期待を効果的に近似することができる。 KernelSHAPやVAEACのような最先端のメソッドよりも厳しいエラーバウンドを実現する。 ケーススタディでは、提案したShapley値に基づく説明可能なフレームワークは、効率を損なうことなく、推定精度が向上していることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.378438977893025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a favorable tool for explainable artificial intelligence (XAI), Shapley value has been widely used to interpret deep learning based predictive models. However, accurate and efficient estimation of Shapley value is a difficult task since the computation load grows exponentially with the increase of input features. Most existing accelerated Shapley value estimation methods have to compromise on estimation accuracy with efficiency. In this article, we present EmSHAP(Energy model-based Shapley value estimation), which can effectively approximate the expectation of Shapley contribution function/deep learning model under arbitrary subset of features given the rest. In order to determine the proposal conditional distribution in the energy model, a gated recurrent unit(GRU) is introduced by mapping the input features onto a hidden space, so that the impact of input feature orderings can be eliminated. In addition, a dynamic masking scheme is proposed to improve the generalization ability. It is proved in Theorems 1, 2 and 3 that EmSHAP achieves tighter error bound than state-of-the-art methods like KernelSHAP and VAEAC, leading to higher estimation accuracy. Finally, case studies on a medical application and an industrial application show that the proposed Shapley value-based explainable framework exhibits enhanced estimation accuracy without compromise on efficiency.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)のツールとして、Shapleyの価値はディープラーニングに基づく予測モデルを解釈するために広く用いられてきた。 しかし,入力特性の増加に伴い計算負荷が指数関数的に増加するため,Shapley値の正確かつ効率的な推定は難しい課題である。 既存のシェープ値推定手法の多くは、効率よく推定精度を損なう必要がある。 本稿では,EmSHAP(Energy model-based Shapley value Estimation)を提案する。 エネルギーモデルにおける提案条件分布を決定するために、入力特徴を隠れ空間にマッピングすることにより、ゲートリカレントユニット(GRU)を導入し、入力特徴順序の影響を排除できる。 さらに,一般化能力を向上させるために,動的マスキング方式を提案する。 Theorems 1, 2 3 において、EmSHAP は KernelSHAP や VAEAC のような最先端の手法よりも厳密な誤差を達成し、高い推定精度をもたらすことが証明されている。 最後に,医学的応用と産業的応用に関するケーススタディにより,提案したShapley値に基づく説明可能なフレームワークは,効率を損なうことなく推定精度を向上することを示した。

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