論文の概要: BONES: a Benchmark fOr Neural Estimation of Shapley values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16482v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 13:53:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 17:06:21.162950
• Title: BONES: a Benchmark fOr Neural Estimation of Shapley values
• Title（参考訳）: BONES:シェープ値のベンチマークfOrニューラル推定
• Authors: Davide Napolitano, Luca Cagliero,
• Abstract要約: 本稿では、Shapley Valueのニューラルネットワーク推定に焦点を当てた新しいベンチマークであるBONESを紹介する。 BONESは研究者たちに、最先端のニューラルおよび従来の推定器のスイートを提供する。 目的は、XAIモデルの使用、評価、比較を単純化することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.243632426715939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Shapley Values are concepts established for eXplainable AI. They are used to explain black-box predictive models by quantifying the features' contributions to the model's outcomes. Since computing the exact Shapley Values is known to be computationally intractable on real-world datasets, neural estimators have emerged as alternative, more scalable approaches to get approximated Shapley Values estimates. However, experiments with neural estimators are currently hard to replicate as algorithm implementations, explainer evaluators, and results visualizations are neither standardized nor promptly usable. To bridge this gap, we present BONES, a new benchmark focused on neural estimation of Shapley Value. It provides researchers with a suite of state-of-the-art neural and traditional estimators, a set of commonly used benchmark datasets, ad hoc modules for training black-box models, as well as specific functions to easily compute the most popular evaluation metrics and visualize results. The purpose is to simplify XAI model usage, evaluation, and comparison. In this paper, we showcase BONES results and visualizations for XAI model benchmarking on both tabular and image data. The open-source library is available at the following link: https://github.com/DavideNapolitano/BONES.
• Abstract（参考訳）: 共有価値(Shapley Values)は、eXplainable AIで確立された概念である。 それらは、モデルの結果に対する特徴の貢献を定量化することで、ブラックボックス予測モデルを説明するために使用される。 正確なShapley Valuesの計算は現実世界のデータセットで計算可能であることが知られているため、ニューラルネットワーク推定器は、近似されたShapley Values推定を得るために、代替的でスケーラブルなアプローチとして登場した。 しかし、現在神経推定器を用いた実験は、アルゴリズムの実装や説明器の評価器として再現することは困難であり、結果の可視化は標準化されておらず、すぐにも利用できない。 このギャップを埋めるために、我々は、Shapley Valueのニューラルネットワーク推定に焦点を当てた新しいベンチマークであるBONESを紹介する。 研究者には、最先端のニューラルネットワークと従来の推定器、一般的なベンチマークデータセットのセット、ブラックボックスモデルをトレーニングするためのアドホックモジュール、そして最も人気のある評価指標を計算し、結果を視覚化する特定の関数が提供されている。 目的は、XAIモデルの使用、評価、比較を単純化することである。 本稿では,表と画像データの両方に対して,XAIモデルベンチマークのBONES結果と可視化について述べる。 https://github.com/DavideNapolitano/BONES.com/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/ s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/ s/s/

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