論文の概要: I Bet You Did Not Mean That: Testing Semantic Importance via Betting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19146v2
• Date: Mon, 07 Oct 2024 13:21:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 18:00:10.296222
• Title: I Bet You Did Not Mean That: Testing Semantic Importance via Betting
• Title（参考訳）: 意味不明:賭けを通じてセマンティックな重要性をテストする
• Authors: Jacopo Teneggi, Jeremias Sulam,
• Abstract要約: 我々は、条件付き独立性を用いて不透明モデルの予測に対する意味論的概念のグローバル(すなわち人口以上)とローカル(すなわちサンプル)の統計的重要性を定式化する。 我々は、シーケンシャルなカーネル化独立テストという最近の考え方を用いて、概念間の重要度を誘導し、我々のフレームワークの有効性と柔軟性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.909843275476264
• License:
• Abstract: Recent works have extended notions of feature importance to semantic concepts that are inherently interpretable to the users interacting with a black-box predictive model. Yet, precise statistical guarantees, such as false positive rate and false discovery rate control, are needed to communicate findings transparently and to avoid unintended consequences in real-world scenarios. In this paper, we formalize the global (i.e., over a population) and local (i.e., for a sample) statistical importance of semantic concepts for the predictions of opaque models by means of conditional independence, which allows for rigorous testing. We use recent ideas of sequential kernelized independence testing (SKIT) to induce a rank of importance across concepts, and showcase the effectiveness and flexibility of our framework on synthetic datasets as well as on image classification tasks using several and diverse vision-language models.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、ブラックボックス予測モデルと相互作用するユーザに対して本質的に解釈可能なセマンティック概念に対して、機能の重要性の概念が拡張されている。 しかし、偽陽性率や偽発見率制御のような正確な統計的保証は、発見を透過的に伝達し、現実のシナリオにおける意図しない結果を避けるために必要である。 本稿では,不透明モデルの予測における意味概念の統計的重要性を,厳密なテストを可能にする条件付き独立性を用いて,グローバル(人口以上)と局所(サンプル)を定式化する。 我々は最近、シーケンシャルカーネル独立テスト(SKIT)というアイデアを用いて、概念間の重要度を誘導し、さまざまな視覚言語モデルを用いた画像分類タスクだけでなく、合成データセット上でのフレームワークの有効性と柔軟性を示す。

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