論文の概要: S-CFE: Simple Counterfactual Explanations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15723v5
- Date: Tue, 28 Jan 2025 07:17:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-29 13:53:20.625318
- Title: S-CFE: Simple Counterfactual Explanations
- Title（参考訳）: S-CFE: 単純な対実的説明
- Authors: Shpresim Sadiku, Moritz Wagner, Sai Ganesh Nagarajan, Sebastian Pokutta,
- Abstract要約: スパースデータに対する多様体対応の反実的説明を求める問題に対処する。
提案手法は,スパースかつ多様体に整列した反実的説明を効果的に生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.975560789792073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We study the problem of finding optimal sparse, manifold-aligned counterfactual explanations for classifiers. Canonically, this can be formulated as an optimization problem with multiple non-convex components, including classifier loss functions and manifold alignment (or \emph{plausibility}) metrics. The added complexity of enforcing \emph{sparsity}, or shorter explanations, complicates the problem further. Existing methods often focus on specific models and plausibility measures, relying on convex $\ell_1$ regularizers to enforce sparsity. In this paper, we tackle the canonical formulation using the accelerated proximal gradient (APG) method, a simple yet efficient first-order procedure capable of handling smooth non-convex objectives and non-smooth $\ell_p$ (where $0 \leq p < 1$) regularizers. This enables our approach to seamlessly incorporate various classifiers and plausibility measures while producing sparser solutions. Our algorithm only requires differentiable data-manifold regularizers and supports box constraints for bounded feature ranges, ensuring the generated counterfactuals remain \emph{actionable}. Finally, experiments on real-world datasets demonstrate that our approach effectively produces sparse, manifold-aligned counterfactual explanations while maintaining proximity to the factual data and computational efficiency.
- Abstract（参考訳）: 分類器に対する最適スパース, 多様体対応の対実的説明を求める問題について検討する。
正則的には、これは分類器損失関数や多様体アライメント(あるいは \emph{plausibility})メトリクスを含む複数の非凸成分の最適化問題として定式化することができる。
emph{sparsity} を強制する、あるいはより短い説明を強制する複雑さが、問題をさらに複雑にする。
既存の手法はしばしば特定のモデルと可視性尺度に焦点を合わせ、空間性を強化するために凸$\ell_1$正規化器に依存している。
本稿では,非凸な目的と非滑らかな$\ell_p$(ここでは$0 \leq p < 1$)正規化器を扱える単純かつ効率的な1次手順である加速近位勾配法(APG)を用いて,標準的定式化に取り組む。
これにより,スペーサー解を生成しながら,様々な分類器や可視性尺度をシームレスに組み込むことが可能である。
我々のアルゴリズムはデータマニフォールド正規化器しか必要とせず、有界な特徴範囲のボックス制約をサポートし、生成した偽物が \emph{actionable} のままであることを保証する。
最後に、実世界のデータセットを用いた実験により、本手法は実データと計算効率に近づきつつ、スパースで多様体に整合した対実的説明を効果的に生成することを示した。
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