論文の概要: Spurious Correlations in Concept Drift: Can Explanatory Interaction Help?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16515v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 14:30:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 16:55:42.969877
• Title: Spurious Correlations in Concept Drift: Can Explanatory Interaction Help?
• Title（参考訳）: 説明的相互作用は役立つか?
• Authors: Cristiana Lalletti, Stefano Teso,
• Abstract要約: 概念ドリフト(CD)検出のための新しい検出器であるebc-exstreamを導入する。 エントロピーベースのフィードバックを活用して、アノテーションのコストを削減する。 人工的に構築されたデータに関する予備実験は、ebc-exstreamの約束を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.88079531894407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-running machine learning models face the issue of concept drift (CD), whereby the data distribution changes over time, compromising prediction performance. Updating the model requires detecting drift by monitoring the data and/or the model for unexpected changes. We show that, however, spurious correlations (SCs) can spoil the statistics tracked by detection algorithms. Motivated by this, we introduce ebc-exstream, a novel detector that leverages model explanations to identify potential SCs and human feedback to correct for them. It leverages an entropy-based heuristic to reduce the amount of necessary feedback, cutting annotation costs. Our preliminary experiments on artificially confounded data highlight the promise of ebc-exstream for reducing the impact of SCs on detection.
• Abstract（参考訳）: 長時間稼働する機械学習モデルは概念ドリフト(CD)の問題に直面し、データ分布は時間とともに変化し、予測性能が低下する。 モデルの更新には、予期しない変更のためにデータや/またはモデルを監視してドリフトを検出する必要がある。 しかし,スプリアス相関(SC)は検出アルゴリズムによって追跡される統計を損なう可能性がある。 そこで本研究では,モデル説明を利用して潜在的なSCと人間のフィードバックを同定し,その修正を行う新しい検知器であるebc-exstreamを紹介した。 エントロピーベースのヒューリスティックを利用して、必要なフィードバックの量を削減し、アノテーションのコストを削減します。 人工的に構築したデータに対する予備実験では,検出に対するSCの影響を低減するためのebc-exstreamの可能性を強調した。

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