論文の概要: Probabilistic Stability Guarantees for Feature Attributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13787v1
• Date: Fri, 18 Apr 2025 16:39:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 14:51:13.185678
• Title: Probabilistic Stability Guarantees for Feature Attributions
• Title（参考訳）: 特徴属性に対する確率的安定性保証
• Authors: Helen Jin, Anton Xue, Weiqiu You, Surbhi Goel, Eric Wong,
• Abstract要約: 本稿では,非自明かつ解釈可能な属性保証を提供する,シンプルでモデルに依存しない,サンプル効率の安定度保証アルゴリズム(SCA)を提案する。 軽度な平滑化は、より積極的な妥協を必要とする事前認証手法とは対照的に、精度と安定性の間の優雅なトレードオフを可能にすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.58023369482214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stability guarantees are an emerging tool for evaluating feature attributions, but existing certification methods rely on smoothed classifiers and often yield conservative guarantees. To address these limitations, we introduce soft stability and propose a simple, model-agnostic, and sample-efficient stability certification algorithm (SCA) that provides non-trivial and interpretable guarantees for any attribution. Moreover, we show that mild smoothing enables a graceful tradeoff between accuracy and stability, in contrast to prior certification methods that require a more aggressive compromise. Using Boolean function analysis, we give a novel characterization of stability under smoothing. We evaluate SCA on vision and language tasks, and demonstrate the effectiveness of soft stability in measuring the robustness of explanation methods.
• Abstract（参考訳）: 安定性保証は機能属性を評価するための新たなツールだが、既存の認証方法はスムーズな分類器に依存しており、保守的な保証を得ることが多い。 これらの制約に対処するため, ソフト安定性を導入し, 簡易かつモデルに依存しない, サンプル効率の安定性保証アルゴリズム (SCA) を提案し, 任意の属性に対して非自明かつ解釈可能な保証を提供する。 さらに、より積極的な妥協を必要とする事前認証手法とは対照的に、軽度な平滑化は精度と安定性の間の優雅なトレードオフを可能にすることを示す。 ブール関数解析を用いて, 平滑化下での安定性の新たなキャラクタリゼーションを与える。 視覚および言語タスクにおけるSCAの評価を行い、説明手法の堅牢性の測定におけるソフト安定性の有効性を実証する。

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