論文の概要: ExplainReduce: Summarising local explanations via proxies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10311v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 17:14:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:46:55.548744
• Title: ExplainReduce: Summarising local explanations via proxies
• Title（参考訳）: ExplainReduce:プロキシによるローカル説明の要約
• Authors: Lauri Seppäläinen, Mudong Guo, Kai Puolamäki,
• Abstract要約: XAIに対するしばしば使われるモデルに依存しないアプローチは、単純なモデルを局所的な近似として使用して、いわゆる局所的な説明を生成することである。 本稿は、局所的な説明の大規模な集合が、生成的グローバルな説明として機能する、単純なモデルの小さな"プロキシセット"に還元されることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3185929089334594
• License:
• Abstract: Most commonly used non-linear machine learning methods are closed-box models, uninterpretable to humans. The field of explainable artificial intelligence (XAI) aims to develop tools to examine the inner workings of these closed boxes. An often-used model-agnostic approach to XAI involves using simple models as local approximations to produce so-called local explanations; examples of this approach include LIME, SHAP, and SLISEMAP. This paper shows how a large set of local explanations can be reduced to a small "proxy set" of simple models, which can act as a generative global explanation. This reduction procedure, ExplainReduce, can be formulated as an optimisation problem and approximated efficiently using greedy heuristics.
• Abstract（参考訳）: 最も一般的に使われている非線形機械学習手法はクローズドボックスモデルであり、人間には解釈できない。 説明可能な人工知能(XAI)の分野は、これらのクローズドボックスの内部動作を調べるツールを開発することを目的としている。 XAIによく使われるモデルに依存しないアプローチでは、単純なモデルを局所的な近似として使用して、いわゆる局所的な説明を生成する。 本稿は、局所的な説明の大規模な集合が、生成的グローバルな説明として機能する、単純なモデルの小さな"プロキシセット"に還元されることを示す。 この還元法であるExplainReduceは最適化問題として定式化することができ、グリーディヒューリスティックスを用いて効率的に近似することができる。

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