論文の概要: Axiomatic Characterisations of Sample-based Explainers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04903v2
• Date: Mon, 12 Aug 2024 07:04:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 19:54:11.807006
• Title: Axiomatic Characterisations of Sample-based Explainers
• Title（参考訳）: サンプルベース説明書の公理的特徴付け
• Authors: Leila Amgoud, Martin C. Cooper, Salim Debbaoui,
• Abstract要約: サンプルやデータセットから特徴に基づく説明を生成する説明を精査する。 我々は、他のすべてと互換性のある2つの重要な特性を満たす説明者のファミリー全体を識別する。 我々は、説明の存在と不確実なグローバル整合性を保証する最初の(広義の)説明者を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.397730500554047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explaining decisions of black-box classifiers is both important and computationally challenging. In this paper, we scrutinize explainers that generate feature-based explanations from samples or datasets. We start by presenting a set of desirable properties that explainers would ideally satisfy, delve into their relationships, and highlight incompatibilities of some of them. We identify the entire family of explainers that satisfy two key properties which are compatible with all the others. Its instances provide sufficient reasons, called weak abductive explanations.We then unravel its various subfamilies that satisfy subsets of compatible properties. Indeed, we fully characterize all the explainers that satisfy any subset of compatible properties. In particular, we introduce the first (broad family of) explainers that guarantee the existence of explanations and their global consistency.We discuss some of its instances including the irrefutable explainer and the surrogate explainer whose explanations can be found in polynomial time.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックス分類器の決定を説明することは、重要かつ計算的に困難である。 本稿では,サンプルやデータセットから特徴に基づく説明文を生成する説明文を精査する。 まず、説明者が理想的に満足し、彼らの関係を掘り下げ、それらのいくつかの不整合性を強調する、望ましい性質のセットを提示します。 我々は、他のすべてと互換性のある2つの重要な特性を満たす説明者のファミリー全体を識別する。 その例は、弱い帰納的説明(英語版)と呼ばれる十分な理由を与え、そこで、互換性のある性質のサブセットを満たす様々なサブファミリを解き放つ。 実際、互換性のあるプロパティのサブセットを満たすすべての説明者を完全に特徴づけます。 特に,説明の存在とグローバルな整合性を保証する最初の(広義の)説明文を紹介し,説明文が多項式時間で見つかるような不溶な説明文や代理説明文など,いくつかの事例について論じる。

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