論文の概要: STRIDE: Scalable and Interpretable XAI via Subset-Free Functional Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09070v1
• Date: Thu, 11 Sep 2025 00:19:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.178449
• Title: STRIDE: Scalable and Interpretable XAI via Subset-Free Functional Decomposition
• Title（参考訳）: STRIDE: サブセットフリー機能分解によるスケーラブルで解釈可能なXAI
• Authors: Chaeyun Ko,
• Abstract要約: 我々は、説明可能なAI(XAI)のためのスケーラブルなフレームワークSTRIDEを紹介する。 再生ケルネルヒルベルト空間(RKHS)における部分列挙なし直交汎関数分解の枠組み記述 STRIDEは、カーネル中心の手順に基づく解析的プロジェクションスキームを通じて関数コンポーネントf_S(x_S)を計算し、明示的な列挙サブセットを避ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most explainable AI (XAI) frameworks face two practical limitations: the exponential cost of reasoning over feature subsets and the reduced expressiveness of summarizing effects as single scalar values. We present STRIDE, a scalable framework that aims to mitigate both issues by framing explanation as a subset-enumeration-free, orthogonal functional decomposition in a Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS). Rather than focusing only on scalar attributions, STRIDE computes functional components f_S(x_S) via an analytical projection scheme based on a recursive kernel-centering procedure, avoiding explicit subset enumeration. In the tabular setups we study, the approach is model-agnostic, provides both local and global views, and is supported by theoretical results on orthogonality and L^2 convergence under stated assumptions. On public tabular benchmarks in our environment, we observed speedups ranging from 0.6 times (slower than TreeSHAP on a small dataset) to 9.7 times (California), with a median approximate 3.0 times across 10 datasets, while maintaining high fidelity (R^2 between 0.81 and 0.999) and substantial rank agreement on most datasets. Overall, STRIDE complements scalar attribution methods by offering a structured functional perspective, enabling novel diagnostics like 'component surgery' to quantitatively measure the impact of specific interactions within our experimental scope.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの説明可能なAI(XAI)フレームワークは、2つの実用的な制限に直面している。 本稿では、再現カーネルヒルベルト空間(RKHS)における部分列挙なし直交関数分解としての説明をフレーミングすることで、両方の問題を緩和することを目的としたスケーラブルなフレームワークSTRIDEを提案する。 STRIDEはスカラー属性のみに焦点をあてるのではなく、再帰的なカーネル中心の手順に基づいた解析的プロジェクションスキームを通じて関数成分 f_S(x_S) を計算し、明示的なサブセット列挙を避ける。 私たちが研究する表組では、アプローチはモデルに依存しず、局所的および大域的な視点を提供し、直交とL^2収束の理論的な結果によって支持される。 我々の環境における公的な表型ベンチマークでは、0.6倍(小さなデータセットではTreeSHAPより遅い)から9.7倍(カリフォルニア)までのスピードアップを観測した。 STRIDEは機能的視点を構造化することによりスカラー帰属法を補完し, 実験範囲内での特定の相互作用の影響を定量的に測定する「コンポーネント手術」のような新しい診断を可能にした。

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