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.
I ett annat tillvägagångssätt, Al-Shedivat et al. REF föreslog sammanhangsförklarande nätverk (CEN), en klass av modeller som gemensamt lär sig att förutsäga och förklara sitt beslut.
Contextual Explanation Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}