論文の概要: CausalConceptTS: Causal Attributions for Time Series Classification using High Fidelity Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15871v1
- Date: Fri, 24 May 2024 18:33:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 02:20:04.360874
- Title: CausalConceptTS: Causal Attributions for Time Series Classification using High Fidelity Diffusion Models
- Title（参考訳）: CausalConceptTS:高忠実度拡散モデルを用いた時系列分類における因果属性
- Authors: Juan Miguel Lopez Alcaraz, Nils Strodthoff,
- Abstract要約: 特定の分類結果に対する概念の因果効果を評価するための新しい枠組みを提案する。
我々は、現状の拡散に基づく生成モデルを利用して、反現実的な結果を推定する。
我々のアプローチは、これらの因果属性と、理論的にも経験的にも、密接に関連する関連属性を比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.068128849363198
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite the excelling performance of machine learning models, understanding the decisions of machine learning models remains a long-standing goal. While commonly used attribution methods in explainable AI attempt to address this issue, they typically rely on associational rather than causal relationships. In this study, within the context of time series classification, we introduce a novel framework to assess the causal effect of concepts, i.e., predefined segments within a time series, on specific classification outcomes. To achieve this, we leverage state-of-the-art diffusion-based generative models to estimate counterfactual outcomes. Our approach compares these causal attributions with closely related associational attributions, both theoretically and empirically. We demonstrate the insights gained by our approach for a diverse set of qualitatively different time series classification tasks. Although causal and associational attributions might often share some similarities, in all cases they differ in important details, underscoring the risks associated with drawing causal conclusions from associational data alone. We believe that the proposed approach is widely applicable also in other domains, particularly where predefined segmentations are available, to shed some light on the limits of associational attributions.
- Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの優れたパフォーマンスにもかかわらず、機械学習モデルの決定を理解することは長年の目標である。
説明可能なAIでよく使われる帰属法はこの問題に対処しようとするが、典型的には因果関係ではなく関連性に依存している。
本研究では,時系列分類の文脈において,概念の因果的影響,すなわち時系列内で予め定義されたセグメントが特定の分類結果に与える影響を評価する新しい枠組みを導入する。
これを達成するために、我々は最先端の拡散に基づく生成モデルを活用して、反現実的な結果を推定する。
我々のアプローチは、これらの因果属性と、理論的にも経験的にも、密接に関連する関連属性を比較する。
我々は,時系列分類タスクの質的に異なる多種多様なセットに対して,我々のアプローチによって得られた知見を実証する。
因果関係や因果関係の属性はしばしば類似点を共有するが、すべての場合において重要な詳細は異なり、因果関係のデータのみから因果関係の結論を引き出すリスクが強調される。
提案手法は他の領域、特に事前定義されたセグメンテーションが利用可能である場合にも広く適用可能であると我々は信じている。
関連論文リスト
- A Survey on Diffusion Models for Time Series and Spatio-Temporal Data [92.1255811066468]
時系列およびS時間データにおける拡散モデルの使用について概観し、それらをモデル、タスクタイプ、データモダリティ、実用的なアプリケーションドメインで分類する。
我々は拡散モデルを無条件型と条件付き型に分類し、時系列とS時間データを別々に議論する。
本調査は,医療,レコメンデーション,気候,エネルギー,オーディオ,交通など,さまざまな分野の応用を幅広くカバーしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-29T17:19:40Z) - Inducing Causal Structure for Abstractive Text Summarization [76.1000380429553]
要約データの因果構造を誘導する構造因果モデル(SCM)を導入する。
本稿では因果的要因を模倣できる因果的表現を学習するための因果性インスピレーション付き系列列列モデル(CI-Seq2Seq)を提案する。
2つの広く使われているテキスト要約データセットの実験結果は、我々のアプローチの利点を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-24T16:06:36Z) - Invariant Causal Set Covering Machines [64.86459157191346]
決定木のようなルールベースのモデルは、解釈可能な性質のために実践者にアピールする。
しかし、そのようなモデルを生成する学習アルゴリズムは、しばしば刺激的な関連に弱いため、因果関係の洞察を抽出することが保証されていない。
Invariant Causal Set Covering Machines は、古典的集合被覆マシンアルゴリズムの拡張であり、二値ルールの結合/分離を可能とし、スプリアス関係を確実に回避する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-07T20:52:01Z) - Fairness meets Cross-Domain Learning: a new perspective on Models and
Metrics [80.07271410743806]
クロスドメイン学習(CD)とモデルフェアネスの関係について検討する。
いくつかの人口集団にまたがる顔画像と医療画像のベンチマークと、分類とローカライゼーションタスクについて紹介する。
本研究は,3つの最先端フェアネスアルゴリズムとともに,14のCDアプローチをカバーし,前者が後者に勝ることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-25T09:34:05Z) - Learning Data Representations with Joint Diffusion Models [20.25147743706431]
データの合成と分類を可能にする統合機械学習モデルは、多くの場合、それらのタスク間の不均一なパフォーマンスを提供するか、トレーニングが不安定である。
それらの目的間のパラメータ化を共用した安定な連立エンドツーエンドトレーニングを可能にする分類器を用いて,バニラ拡散モデルを拡張した。
結果として得られた共同拡散モデルは、評価された全てのベンチマークにおいて、分類と生成品質の両方の観点から、最近の最先端のハイブリッド手法よりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-31T13:29:19Z) - Temporal Relevance Analysis for Video Action Models [70.39411261685963]
まず,CNNに基づく行動モデルにより捉えたフレーム間の時間的関係を定量化する手法を提案する。
次に、時間的モデリングがどのように影響を受けるかをよりよく理解するために、包括的な実験と詳細な分析を行います。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-25T19:06:48Z) - Causal Forecasting:Generalization Bounds for Autoregressive Models [19.407531303870087]
本稿では,予測のための「因果学習理論」の枠組みを紹介する。
統計的リスクと因果リスクの違いを特徴付ける。
これは時系列設定における因果一般化の理論的保証を提供する最初の研究である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-18T17:56:20Z) - AnANet: Modeling Association and Alignment for Cross-modal Correlation
Classification [20.994250472941427]
画像とテキストの相関関係を包括的に分析し、暗黙の関連と明示的なアライメントに基づく新しい分類体系を再定義する。
構築した画像-テキスト相関データセットの実験結果から,本モデルの有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-02T03:42:35Z) - Time Adaptive Gaussian Model [0.913755431537592]
我々のモデルは、時間的グラフィカルモデルの推論のための最先端手法の一般化である。
時間内にデータポイントをクラスタリングすることでパターン認識を行い、観察された変数間の確率的(そしておそらく因果関係)関係を見つける。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-02T00:28:14Z) - Pairwise Supervision Can Provably Elicit a Decision Boundary [84.58020117487898]
類似性学習は、パターンのペア間の関係を予測することによって有用な表現を引き出す問題である。
類似性学習は、決定境界を直接引き出すことによって二項分類を解くことができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-11T05:35:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。