Stable and Interpretable Deep Learning for Tabular Data: Introducing InterpreTabNet with the Novel InterpreStability Metric

要約

人工知能 (AI) がさまざまな分野に深く統合されるにつれて、強力なモデルの探求が激化しています。
モデルの機能とその適用性をドメイン全体で高める点で大きな進歩が見られましたが、これらの最先端のモデルの多くがブラックボックスのままであるという、明らかな課題が依然として残っています。
この不透明さは、エンドユーザーに対するモデル決定の説明を複雑にするだけでなく、モデル設計者にとって中間プロセスへの洞察を妨げます。
これらの課題に対処するために、改善された注意深いモジュールを備えた TabNet アーキテクチャを活用することで、分類精度と解釈可能性の両方を強化するように設計されたモデルである InterpreTabNet を導入します。
この設計により、堅牢な勾配伝播と計算の安定性が保証されます。
さらに、モデルの解釈可能性の安定性を定量化する新しい評価指標 InterpreStability を提示します。
提案されたモデルと指標は、説明可能なモデルの研究における大きな進歩を示し、さまざまな分野にわたる AI モデルの設計と適用における透明性と解釈可能性の基準を設定します。
InterpreTabNet は、さまざまなアプリケーション シナリオにわたる表形式データ分析において他の主要なソリューションを上回り、高精度で本質的に説明可能な深層学習モデルを作成するためのさらなる研究への道を開きます。
InterpreStability メトリクスの導入により、将来のモデルの解釈可能性を一貫した厳密な方法で測定および比較できるようになります。
これらの貢献を総合すると、次世代の解釈可能な AI モデルの設計原則と開発を促進し、重要な意思決定環境における解釈可能な AI ソリューションの導入を拡大する可能性があります。

要約(オリジナル)

As Artificial Intelligence (AI) integrates deeper into diverse sectors, the quest for powerful models has intensified. While significant strides have been made in boosting model capabilities and their applicability across domains, a glaring challenge persists: many of these state-of-the-art models remain as black boxes. This opacity not only complicates the explanation of model decisions to end-users but also obstructs insights into intermediate processes for model designers. To address these challenges, we introduce InterpreTabNet, a model designed to enhance both classification accuracy and interpretability by leveraging the TabNet architecture with an improved attentive module. This design ensures robust gradient propagation and computational stability. Additionally, we present a novel evaluation metric, InterpreStability, which quantifies the stability of a model’s interpretability. The proposed model and metric mark a significant stride forward in explainable models’ research, setting a standard for transparency and interpretability in AI model design and application across diverse sectors. InterpreTabNet surpasses other leading solutions in tabular data analysis across varied application scenarios, paving the way for further research into creating deep-learning models that are both highly accurate and inherently explainable. The introduction of the InterpreStability metric ensures that the interpretability of future models can be measured and compared in a consistent and rigorous manner. Collectively, these contributions have the potential to promote the design principles and development of next-generation interpretable AI models, widening the adoption of interpretable AI solutions in critical decision-making environments.

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