Wyszukiwarka
TOWARDS EXPLAINABLE CLASSIFIERS USING THE COUNTERFACTUAL APPROACH - GLOBAL EXPLANATIONS FOR DISCOVERING BIAS IN DATA
Abstrakt
The paper proposes summarized attribution-based post-hoc explanations for the detection and identification of bias in data. A global explanation is proposed, and a step-by-step framework on how to detect and test bias is introduced. Since removing unwanted bias is often a complicated and tremendous task, it is automatically inserted, instead. Then, the bias is evaluated with the proposed counterfactual approach. The obtained results are validated on a sample skin lesion dataset. Using the proposed method, a number of possible bias-causing artifacts are successfully identified and confirmed in dermoscopy images. In particular, it is confirmed that black frames have a strong influence on Convolutional Neural Network’s prediction: 22% of them changed the prediction from benign to malignant.
Cytowania
-
1 6
CrossRef
-
0
Web of Science
-
1 5
Scopus
Autorzy (3)
Cytuj jako
Pełna treść
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- Licencja
-
otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
nr 11,
strony 51 - 67,
ISSN: 2083-2567 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2021
- Opis bibliograficzny:
- Mikołajczyk A., Grochowski M., Kwasigroch A.: TOWARDS EXPLAINABLE CLASSIFIERS USING THE COUNTERFACTUAL APPROACH - GLOBAL EXPLANATIONS FOR DISCOVERING BIAS IN DATA// Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research -Vol. 11,iss. 1 (2021), s.51-67
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.2478/jaiscr-2021-0004
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 209 razy