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

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16507v3
Date: Wed, 09 Oct 2024 12:34:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-10 14:29:20.304713
Title: Causal Concept Graph Models: Beyond Causal Opacity in Deep Learning
Title（参考訳）: 因果概念グラフモデル - ディープラーニングにおける因果影響を超えて
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)モデルの決定の根底にある「隠れた」因果構造を理解することの難しさを指す。この研究は、因果概念グラフモデル(Causal Concept Graph Models, Causal CGMs)を導入している。実験の結果, (i) 因果不透明モデルの一般化性能に一致し, (ii) ループ内修正を誤予測中間推論ステップに適用し, (iii) 介入シナリオと反事実シナリオの分析を支援することができた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.13665894783481
License:
Abstract: Causal opacity denotes the difficulty in understanding the "hidden" causal structure underlying the decisions of deep neural network (DNN) models. 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, circumventing causal opacity in DNNs represents a key open challenge at the intersection of deep learning, interpretability, and causality. This work addresses this gap by introducing Causal Concept Graph Models (Causal CGMs), a class of interpretable models whose decision-making process is causally transparent by design. Our experiments show that Causal CGMs can: (i) match the generalisation performance of causally opaque models, (ii) enable human-in-the-loop corrections to mispredicted intermediate reasoning steps, boosting not just downstream accuracy after corrections but also the reliability of the explanations provided for specific instances, and (iii) 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.
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)モデルの決定の根底にある「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ベースのシステムへの依存と検証が不可能になる。そのため、DNNにおける因果不透明感を回避することは、深層学習、解釈可能性、因果性の交差において鍵となるオープンな課題である。この研究は、因果概念グラフモデル(Causal Concept Graph Models, Causal CGMs)を導入することで、このギャップに対処する。我々の実験は、Causal CGMができることを示しています。 (i)因果不透明モデルの一般化性能に適合する。二修正後の下流の精度を高めるとともに、特定事例に対する説明の信頼性を高めること。三介入シナリオ及び反事実シナリオの分析を支援し、それによっ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。

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