論文の概要: Missed Causes and Ambiguous Effects: Counterfactuals Pose Challenges for Interpreting Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04690v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 17:53:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 12:31:56.256653
• Title: Missed Causes and Ambiguous Effects: Counterfactuals Pose Challenges for Interpreting Neural Networks
• Title（参考訳）: 失敗原因とあいまいな影響--ニューラルネットワークの解釈における反事実的課題
• Authors: Aaron Mueller,
• Abstract要約: 解釈可能性の研究は、当然のことながら因果関係の反事実理論を採っている。 反事実理論は、我々の発見を具体的かつ予測可能な方法でバイアスする問題を持っている。 本稿では,これらの課題が解釈可能性研究者に与える影響について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.407025310553225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interpretability research takes counterfactual theories of causality for granted. Most causal methods rely on counterfactual interventions to inputs or the activations of particular model components, followed by observations of the change in models' output logits or behaviors. While this yields more faithful evidence than correlational methods, counterfactuals nonetheless have key problems that bias our findings in specific and predictable ways. Specifically, (i) counterfactual theories do not effectively capture multiple independently sufficient causes of the same effect, which leads us to miss certain causes entirely; and (ii) counterfactual dependencies in neural networks are generally not transitive, which complicates methods for extracting and interpreting causal graphs from neural networks. We discuss the implications of these challenges for interpretability researchers and propose concrete suggestions for future work.
• Abstract（参考訳）: 解釈可能性の研究は、当然のことながら因果関係の反事実理論を採っている。 ほとんどの因果的手法は、入力や特定のモデルコンポーネントのアクティベーションに対する反ファクト的介入に依存し、続いてモデルの出力ロジットや振る舞いの変化を観察する。 これは相関法よりも忠実な証拠をもたらすが、しかしながら、反事実は我々の発見を特定の予測可能な方法でバイアスする重要な問題を持っている。 具体的には (i)反事実理論は、同じ効果の複数の独立して十分な原因を効果的に捉えていないため、特定の原因を完全に見逃すことになる。 (II)ニューラルネットワークの因果グラフを抽出・解釈する手法を複雑化する、ニューラルネットワークにおける反ファクト的依存関係は概して過渡的ではない。 本稿では,これらの課題が解釈可能性研究者に与える影響を論じ,今後の研究に向けた具体的な提案を提案する。

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