Vi introducerar kontextuella förklaringsnätverk (CEN)-en klass av modeller som lär sig att förutsäga genom att generera och utnyttja mellanliggande förklaringar. CEN kombinerar djupa nätverk med kontextspecifika probabilistiska modeller och skapar förklaringar i form av lokalt korrekta hypoteser. I motsats till de befintliga verktygen för att förklara modellen efter det att den tagits i bruk lär sig CEN att förutsäga och förklara gemensamt. Vårt tillvägagångssätt erbjuder två stora fördelar: (i) för varje förutsägelse genereras giltiga exempelspecifika förklaringar utan beräkningsmässiga omkostnader och (ii) förutsägelse via förklaring fungerar som en legalisering och ökar prestanda i låg resursinställningar. Vi bevisar att lokala approximationer till beslutsgränsen för våra nätverk är förenliga med de genererade förklaringarna. Våra resultat om bild- och textklassificering och överlevnadsanalys visar att CEN enkelt kan matcha eller överträffa toppmoderna och samtidigt erbjuda ytterligare insikter bakom varje förutsägelse, värdefulla för beslutsstöd.
Sammanhangsförklarande nätverk REF är också inspirerade av målet att utforma en klass av modeller som lär sig att förutsäga och förklara gemensamt, men skiljer sig från vår strategi i sin formulering (genom djupa grafiska modeller) och förverkligande av modellen (genom variationella autokodare).
Contextual Explanation Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}