Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Concept Embedding Models: Beyond Causal Opacity in Deep Learning

論文の概要: Causal Concept Embedding Models: Beyond Causal Opacity in Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16507v2
Date: Tue, 28 May 2024 08:31:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-29 11:09:02.674835
Title: Causal Concept Embedding Models: Beyond Causal Opacity in Deep Learning
Title（参考訳）: モデルに因果概念を組み込む - ディープラーニングにおける因果オパシティを超えて
Authors: Gabriele Dominici, Pietro Barbiero, Mateo Espinosa Zarlenga, Alberto Termine, Martin Gjoreski, Giuseppe Marra, Marc Langheinrich,
Abstract要約: 因果不透明性(英: Causal opacity)とは、ディープニューラルネットワーク(DNN)推論の根底にある「隠れた」因果構造を理解することの難しさを指す。因果概念埋め込みモデル(Causal Concept Embedding Models, Causal CEMs)は、意思決定プロセスが設計によって因果的に透明である解釈可能なモデルのクラスである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.13665894783481
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Causal opacity denotes the difficulty in understanding the "hidden" causal structure underlying a deep neural network's (DNN) reasoning. This leads to the inability to rely on and verify state-of-the-art DNN-based systems especially in high-stakes scenarios. For this reason, causal opacity represents a key open challenge at the intersection of deep learning, interpretability, and causality. This work addresses this gap by introducing Causal Concept Embedding Models (Causal CEMs), a class of interpretable models whose decision-making process is causally transparent by design. The results of our experiments show that Causal CEMs can: (i) match the generalization performance of causally-opaque models, (ii) support the analysis of interventional and counterfactual scenarios, thereby improving the model's causal interpretability and supporting the effective verification of its reliability and fairness, and (iii) enable human-in-the-loop corrections to mispredicted intermediate reasoning steps, boosting not just downstream accuracy after corrections but also accuracy of the explanation provided for a specific instance.
Abstract（参考訳）: 因果不透明性(英: Causal opacity)とは、ディープニューラルネットワーク(DNN)推論の根底にある「隠れた」因果構造を理解することの難しさを指す。これにより、特に高度なシナリオにおいて、最先端のDNNベースのシステムを頼りにし、検証することができない。このため、因果不透明性は、深層学習、解釈可能性、因果性の交差における鍵となるオープンな課題である。この研究は、因果概念埋め込みモデル(Causal Concept Embedding Models, Causal CEMs)を導入することで、このギャップに対処する。実験の結果,Causal CEMは次のようなことが可能であった。 (i)因果オパクモデルの一般化性能に適合する。二介入及び反事実シナリオの分析を支援して、モデルの因果解釈性を改善し、その信頼性及び公正性の有効検証を支援すること。三修正後の下流の精度を向上するとともに、特定事例に対する説明の正確性を向上し、中間推論ステップの誤予測を可能にすること。

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