論文の概要: STX-Search: Explanation Search for Continuous Dynamic Spatio-Temporal Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04509v1
- Date: Thu, 06 Mar 2025 14:55:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-07 17:59:00.887522
- Title: STX-Search: Explanation Search for Continuous Dynamic Spatio-Temporal Models
- Title（参考訳）: STX-Search: 連続的動的時空間モデルのための説明探索
- Authors: Saif Anwar, Nathan Griffiths, Thomas Popham, Abhir Bhalerao,
- Abstract要約: モデルからの予測を理解することは 信頼性と信頼性を確保するために重要です
連続時間動的グラフデータに基づいてトレーニングされたモデルについて、既存の方法はほとんど説明できない。
本稿では,新しい探索戦略と目的関数を導入し,忠実で解釈可能な説明を求める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.587367153279351
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Recent improvements in the expressive power of spatio-temporal models have led to performance gains in many real-world applications, such as traffic forecasting and social network modelling. However, understanding the predictions from a model is crucial to ensure reliability and trustworthiness, particularly for high-risk applications, such as healthcare and transport. Few existing methods are able to generate explanations for models trained on continuous-time dynamic graph data and, of these, the computational complexity and lack of suitable explanation objectives pose challenges. In this paper, we propose $\textbf{S}$patio-$\textbf{T}$emporal E$\textbf{X}$planation $\textbf{Search}$ (STX-Search), a novel method for generating instance-level explanations that is applicable to static and dynamic temporal graph structures. We introduce a novel search strategy and objective function, to find explanations that are highly faithful and interpretable. When compared with existing methods, STX-Search produces explanations of higher fidelity whilst optimising explanation size to maintain interpretability.
- Abstract（参考訳）: 時空間モデルの表現力の最近の向上は、交通予測やソーシャルネットワークのモデリングなど、現実の多くのアプリケーションにおいてパフォーマンスの向上につながっている。
しかしながら、モデルからの予測を理解することは、特に医療や輸送といったリスクの高いアプリケーションにおいて、信頼性と信頼性を確保するために不可欠である。
連続時間動的グラフデータに基づいて訓練されたモデルについて、既存の手法はほとんど説明できないため、計算の複雑さと適切な説明目的の欠如が問題となる。
本稿では,静的および動的時間グラフ構造に適用可能なインスタンスレベルの説明を生成する新しい手法である$\textbf{S}$patio-$\textbf{T}$emporal E$\textbf{X}$planation $\textbf{Search}$ (STX-Search)を提案する。
本稿では,新しい探索戦略と目的関数を導入し,極めて忠実で解釈可能な説明を求める。
従来の手法と比較すると、STX-Searchは解釈可能性を維持するために説明サイズを最適化しながら高い忠実度の説明を生成する。
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