論文の概要: Dynamic Features Adaptation in Networking: Toward Flexible training and Explainable inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08303v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 14:55:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:15.145329
• Title: Dynamic Features Adaptation in Networking: Toward Flexible training and Explainable inference
• Title（参考訳）: ネットワークにおける動的特徴適応 -フレキシブルトレーニングと説明可能な推論に向けて-
• Authors: Yannis Belkhiter, Seshu Tirupathi, Giulio Zizzo, Merim Dzaferagic, John D. Kelleher,
• Abstract要約: 本稿では,適応ランダムフォレスト(ARF)を通信ネットワークシナリオにおける動的特徴適応のための信頼性の高いソリューションとして取り上げる。 ARFの反復的トレーニングは、より多くの機能が追加されるにつれて、時間とともに精度が向上し、効果的に安定した予測につながることを示す。 さらに、AI駆動ネットワークにおける説明可能性の重要性を強調し、効率的なXAI特徴重要度(FI)手法としてDrift-Aware Feature Importance(DAFI)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.099475282362825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As AI becomes a native component of 6G network control, AI models must adapt to continuously changing conditions, including the introduction of new features and measurements driven by multi-vendor deployments, hardware upgrades, and evolving service requirements. To address this growing need for flexible learning in non-stationary environments, this vision paper highlights Adaptive Random Forests (ARFs) as a reliable solution for dynamic feature adaptation in communication network scenarios. We show that iterative training of ARFs can effectively lead to stable predictions, with accuracy improving over time as more features are added. In addition, we highlight the importance of explainability in AI-driven networks, proposing Drift-Aware Feature Importance (DAFI) as an efficient XAI feature importance (FI) method. DAFI uses a distributional drift detector to signal when to apply computationally intensive FI methods instead of lighter alternatives. Our tests on 3 different datasets indicate that our approach reduces runtime by up to 2 times, while producing more consistent feature importance values. Together, ARFs and DAFI provide a promising framework to build flexible AI methods adapted to 6G network use-cases.
• Abstract（参考訳）: AIが6Gネットワークコントロールのネイティブコンポーネントになるにつれて、AIモデルは、マルチベンダデプロイメントによる新機能の導入や測定、ハードウェアアップグレード、サービス要件の進化など、継続的に変化する状況に適応する必要があります。 非定常環境でのフレキシブルな学習の必要性に対処するため、このビジョンペーパーでは、適応ランダムフォレスト(ARF)を、通信ネットワークシナリオにおける動的特徴適応の信頼性の高いソリューションとして強調する。 ARFの反復的トレーニングは、より多くの機能が追加されるにつれて、時間とともに精度が向上し、効果的に安定した予測につながることを示す。 さらに、AI駆動ネットワークにおける説明可能性の重要性を強調し、効率的なXAI特徴重要度(FI)手法としてDrift-Aware Feature Importance(DAFI)を提案する。 DAFIは分散ドリフト検出器を使用して、より軽量な代替手段の代わりに計算集約的なFI手法をいつ適用するかを信号する。 3つの異なるデータセットに対する我々のテストは、我々のアプローチがランタイムを最大2倍削減し、より一貫した特徴重要値を生成することを示している。 ARFとDAFIは6Gネットワークユースケースに適応した柔軟なAIメソッドを構築するための有望なフレームワークを提供する。

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