Given the pressing need for assuring algorithmic transparency, Explainable AI (XAI) has emerged as one of the key areas of AI research. In this paper, we develop a novel Bayesian extension to the LIME framework, one of the most widely used approaches in XAI -- which we call BayLIME. Compared to LIME, BayLIME exploits prior knowledge and Bayesian reasoning to improve both the consistency in repeated explanations of a single prediction and the robustness to kernel settings. BayLIME also exhibits better explanation fidelity than the state-of-the-art (LIME, SHAP and GradCAM) by its ability to integrate prior knowledge from, e.g., a variety of other XAI techniques, as well as verification and validation (V&V) methods. We demonstrate the desirable properties of BayLIME through both theoretical analysis and extensive experiments.


翻译:鉴于迫切需要确保算法透明度,可解释的AI(XAI)已成为AI研究的关键领域之一。在本文中,我们开发了一部关于LIME框架的新型Bayesian扩展版,这是XAI中最广泛使用的方法之一 -- -- 我们称之为BayLIME。与LIME相比,BayLIME利用了先前的知识以及Bayesian推理来改进对单一预测的反复解释的一致性和对内核环境的坚固性。BayLIME通过理论分析和广泛的实验,展示了BayLIME的可取性。

0
下载
关闭预览

相关内容

iOS 8 提供的应用间和应用跟系统的功能交互特性。
  • Today (iOS and OS X): widgets for the Today view of Notification Center
  • Share (iOS and OS X): post content to web services or share content with others
  • Actions (iOS and OS X): app extensions to view or manipulate inside another app
  • Photo Editing (iOS): edit a photo or video in Apple's Photos app with extensions from a third-party apps
  • Finder Sync (OS X): remote file storage in the Finder with support for Finder content annotation
  • Storage Provider (iOS): an interface between files inside an app and other apps on a user's device
  • Custom Keyboard (iOS): system-wide alternative keyboards

Source: iOS 8 Extensions: Apple’s Plan for a Powerful App Ecosystem
《可解释的机器学习-interpretable-ml》238页pdf
专知会员服务
201+阅读 · 2020年2月24日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
计算机类 | PLDI 2020等国际会议信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月8日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
Interpretable CNNs for Object Classification
Arxiv
20+阅读 · 2020年3月12日
Arxiv
19+阅读 · 2018年10月25日
Interpretable Active Learning
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月24日
Arxiv
22+阅读 · 2018年2月14日
Arxiv
4+阅读 · 2017年11月14日
VIP会员
相关VIP内容
《可解释的机器学习-interpretable-ml》238页pdf
专知会员服务
201+阅读 · 2020年2月24日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机类 | PLDI 2020等国际会议信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月8日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
相关论文
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
Interpretable CNNs for Object Classification
Arxiv
20+阅读 · 2020年3月12日
Arxiv
19+阅读 · 2018年10月25日
Interpretable Active Learning
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月24日
Arxiv
22+阅读 · 2018年2月14日
Arxiv
4+阅读 · 2017年11月14日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员