모델 설명을 위한 개념 설명은 불확실성을 고려해야 한다

Conceitos Básicos

모델 설명을 위한 개념 설명 방법은 불확실성을 모델링하여 더 신뢰할 수 있는 설명을 제공해야 한다.

Resumo

이 논문은 모델 설명을 위한 개념 설명 방법의 문제점을 지적하고, 불확실성을 모델링하는 새로운 방법을 제안한다.

1. 기존 개념 설명 방법의 문제점:

• 개념 설명은 노isy하고 데이터가 많이 필요하다.
• 개념 설명의 품질은 사용된 개념 집합과 데이터셋에 따라 크게 달라진다.

2. 불확실성 모델링의 필요성:

• 개념 활성화 점수에 대한 불확실성을 모델링하지 않으면 설명의 품질이 낮아진다.
• 개념이 모델에 잘 반영되지 않거나 모호한 경우 개념 활성화 점수에 큰 불확실성이 존재한다.

3. 제안 방법 (U-ACE):

• 개념 활성화 점수의 평균과 분산을 추정하여 불확실성을 모델링한다.
• 이를 활용하여 개념 중요도를 추정하는 선형 회귀 모델을 학습한다.
• 이론적 분석과 실험을 통해 제안 방법이 기존 방법보다 우수함을 보인다.

Estatísticas

개념 활성화 점수의 평균과 분산은 개념의 모델 반영 정도와 모호성을 반영한다.
제안 방법은 개념 활성화 점수의 불확실성을 고려하여 개념 중요도를 추정한다.

Citações

"모델 설명을 위한 개념 설명은 불확실성을 고려해야 한다."
"개념 활성화 점수에 대한 불확실성을 모델링하지 않으면 설명의 품질이 낮아진다."

Principais Insights Extraídos De

Estimation of Concept Explanations Should be Uncertainty Aware

by Vihari Pirat... às arxiv.org 04-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.08063.pdf

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