論文の概要: A New Approach to Backtracking Counterfactual Explanations: A Unified Causal Framework for Efficient Model Interpretability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02435v2
- Date: Thu, 22 May 2025 13:51:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-23 14:49:22.239765
- Title: A New Approach to Backtracking Counterfactual Explanations: A Unified Causal Framework for Efficient Model Interpretability
- Title（参考訳）: 対実的説明をバックトラックする新しいアプローチ:効率的なモデル解釈可能性のための統一因果関係フレームワーク
- Authors: Pouria Fatemi, Ehsan Sharifian, Mohammad Hossein Yassaee,
- Abstract要約: 本稿では、因果推論を取り入れて行動説明を生成するBRACEという効率的な手法を提案する。
まず,既存の手法の限界について検討し,新しい手法とその特徴を紹介する。
実験の結果,本手法はモデル出力に対する深い洞察を与えることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6932009464531739
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Counterfactual explanations enhance interpretability by identifying alternative inputs that produce different outputs, offering localized insights into model decisions. However, traditional methods often neglect causal relationships, leading to unrealistic examples. While newer approaches integrate causality, they are computationally expensive. To address these challenges, we propose an efficient method called BRACE based on backtracking counterfactuals that incorporates causal reasoning to generate actionable explanations. We first examine the limitations of existing methods and then introduce our novel approach and its features. We also explore the relationship between our method and previous techniques, demonstrating that it generalizes them in specific scenarios. Finally, experiments show that our method provides deeper insights into model outputs.
- Abstract（参考訳）: 対実的な説明は、異なるアウトプットを生成する代替入力を識別することで解釈可能性を高め、モデル決定に対する局所的な洞察を提供する。
しかし、伝統的な手法は因果関係を無視することが多く、非現実的な例に繋がる。
より新しいアプローチは因果関係を統合するが、計算コストが高い。
これらの課題に対処するために,因果推論を取り入れて行動可能な説明を生成するバックトラック・カウンティファクトに基づくBRACEと呼ばれる効率的な手法を提案する。
まず,既存の手法の限界について検討し,新しい手法とその特徴を紹介する。
また,本手法と従来手法との関係についても検討し,特定のシナリオでそれらを一般化することを示す。
最後に,本手法がモデル出力に対する深い洞察を与えることを示す。
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