TOWARDS EXPLAINABLE CLASSIFIERS USING THE COUNTERFACTUAL APPROACH - GLOBAL EXPLANATIONS FOR DISCOVERING BIAS IN DATA - Publikacja - MOST Wiedzy

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 3

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 9

    Scopus

Cytuj jako

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 159 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi