論文の概要: DISCRET: Synthesizing Faithful Explanations For Treatment Effect Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00611v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 04:01:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 04:16:01.240472
• Title: DISCRET: Synthesizing Faithful Explanations For Treatment Effect Estimation
• Title（参考訳）: DISCRET: 治療効果推定のための忠実な説明の合成
• Authors: Yinjun Wu, Mayank Keoliya, Kan Chen, Neelay Velingker, Ziyang Li, Emily J Getzen, Qi Long, Mayur Naik, Ravi B Parikh, Eric Wong,
• Abstract要約: 我々は,各サンプルに対して忠実で規則に基づく説明を合成する自己解釈型ITTフレームワークdisCRETを提案する。 DISCRETの背景にある重要な洞察は、説明が2つのデータベースクエリとして機能し、類似したサンプルのサブグループを識別できるということである。 大規模な探索空間からこれらの説明を効率的に合成する新しいRLアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.172795461188578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing faithful yet accurate AI models is challenging, particularly in the field of individual treatment effect estimation (ITE). ITE prediction models deployed in critical settings such as healthcare should ideally be (i) accurate, and (ii) provide faithful explanations. However, current solutions are inadequate: state-of-the-art black-box models do not supply explanations, post-hoc explainers for black-box models lack faithfulness guarantees, and self-interpretable models greatly compromise accuracy. To address these issues, we propose DISCRET, a self-interpretable ITE framework that synthesizes faithful, rule-based explanations for each sample. A key insight behind DISCRET is that explanations can serve dually as database queries to identify similar subgroups of samples. We provide a novel RL algorithm to efficiently synthesize these explanations from a large search space. We evaluate DISCRET on diverse tasks involving tabular, image, and text data. DISCRET outperforms the best self-interpretable models and has accuracy comparable to the best black-box models while providing faithful explanations. DISCRET is available at https://github.com/wuyinjun-1993/DISCRET-ICML2024.
• Abstract（参考訳）: 忠実で正確なAIモデルの設計は、特に個別処理効果推定(ITE)の分野で難しい。 医療などの重要な環境に展開されるITT予測モデルは理想的であるべきである (i)正確でかつ (二)忠実な説明。 しかし、現在の解決策は不十分である:最先端のブラックボックスモデルは説明を提供しておらず、ブラックボックスモデルのポストホック説明器は忠実性の保証を欠いており、自己解釈可能なモデルは精度を大幅に損なう。 これらの問題に対処するために,各サンプルに対して忠実で規則に基づく説明を合成する自己解釈型ITEフレームワークであるDisdisCRETを提案する。 DISCRETの背景にある重要な洞察は、説明が2つのデータベースクエリとして機能し、類似したサンプルのサブグループを識別できるということである。 大規模な探索空間からこれらの説明を効率的に合成する新しいRLアルゴリズムを提案する。 表、画像、テキストデータを含む多種多様なタスクにおけるDisCRETの評価を行う。 DISCRETは最高の自己解釈モデルより優れており、忠実な説明を提供しながら、最高のブラックボックスモデルに匹敵する精度を持っている。 DISCRETはhttps://github.com/wuyinjun-1993/DISCRET-ICML2024で利用可能である。

関連論文リスト

• Predicting the Performance of Black-box LLMs through Self-Queries [60.87193950962585]
  大規模言語モデル(LLM)は、AIシステムにおいてますます頼りになってきている。 本稿では、フォローアッププロンプトを使用し、異なる応答の確率を表現として捉え、ブラックボックス方式でLCMの特徴を抽出する。 これらの低次元表現上で線形モデルをトレーニングすると、インスタンスレベルでのモデル性能の信頼性を予測できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-02T22:26:54Z)
• Gnothi Seauton: Empowering Faithful Self-Interpretability in Black-Box Models [21.698201509643624]
  概念に基づくネットワークのような自己解釈型モデルは、決定を人間の理解可能な概念に結びつけることによって洞察を与える。 シャプリー値のようなポストホック法は理論的には堅牢であるが、計算コストが高く、資源集約的である。 ブラックボックスモデルに対する理論的に保証された自己解釈性を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T07:35:33Z)
• Discriminative Feature Attributions: Bridging Post Hoc Explainability and Inherent Interpretability [29.459228981179674]
  ポストホックの説明は、基礎となるタスクにとって重要でない、あるいは差別的でない機能に、誤って高い重要性がある。 一方、モデルアーキテクチャに説明を明示的にエンコードすることでこれらの問題を回避することができる。 本研究では,ディストラクタ消去に頑健なブラックボックスモデルを適応させる手法であるディストラクタ消去調整法(DiET)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-27T17:06:02Z)
• Preserving Knowledge Invariance: Rethinking Robustness Evaluation of Open Information Extraction [49.15931834209624]
  実世界におけるオープン情報抽出モデルの評価をシミュレートする最初のベンチマークを示す。 我々は、それぞれの例が知識不変のcliqueである大規模なテストベッドを設計し、注釈付けする。 さらにロバスト性計量を解明することにより、その性能が全体の傾きに対して一貫して正確であるならば、モデルはロバストであると判断される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T12:05:09Z)
• BELLA: Black box model Explanations by Local Linear Approximations [10.05944106581306]
  我々は、回帰ブラックボックスモデルの個々の予測を説明するために、決定論的モデルに依存しないポストホックアプローチであるBELLAを提案する。 BELLAは特徴空間で訓練された線形モデルという形で説明を提供する。 BELLAは事実と反事実の両方を説明することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T21:22:23Z)
• VisFIS: Visual Feature Importance Supervision with Right-for-the-Right-Reason Objectives [84.48039784446166]
  モデルFI監督は、VQAモデルの精度と、Right-to-the-Right-Reasonメトリクスの性能を有意義に向上させることができることを示す。 我々の最高のパフォーマンス手法であるVisual Feature Importance Supervision (VisFIS)は、ベンチマークVQAデータセットで強いベースラインを上回ります。 説明が妥当で忠実な場合には予測がより正確になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-22T17:02:01Z)
• The Road to Explainability is Paved with Bias: Measuring the Fairness of Explanations [30.248116795946977]
  モデル予測を信頼するために、ポストホックな説明可能性法がしばしば提案される。 ファイナンス、ヘルスケア、大学入学、および米国司法制度の4つの設定の実際のデータを使用します。 説明モデルの近似品質、あるいは忠実度は、部分群間で大きく異なることが分かる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T15:23:32Z)
• Beyond Trivial Counterfactual Explanations with Diverse Valuable Explanations [64.85696493596821]
  コンピュータビジョンの応用において、生成的対実法はモデルの入力を摂動させて予測を変更する方法を示す。 本稿では,多様性強化損失を用いて制約される不連続潜在空間における摂動を学習する反事実法を提案する。 このモデルは, 従来の最先端手法と比較して, 高品質な説明を生産する成功率を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T12:57:34Z)
• Generative Counterfactuals for Neural Networks via Attribute-Informed Perturbation [51.29486247405601]
  AIP(Attribute-Informed Perturbation)の提案により,生データインスタンスの反事実を生成するフレームワークを設計する。 異なる属性を条件とした生成モデルを利用することで、所望のラベルとの反事実を効果的かつ効率的に得ることができる。 実世界のテキストや画像に対する実験結果から, 設計したフレームワークの有効性, サンプル品質, および効率が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-18T08:37:13Z)
• Model extraction from counterfactual explanations [68.8204255655161]
  本稿では, 敵が反実的説明によって提供された情報を利用して, 高精度かつ高精度なモデル抽出攻撃を構築する方法を示す。 我々の攻撃は、敵が相手モデルの忠実なコピーを、その偽説明にアクセスして作成することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-03T19:02:55Z)

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。