[9B]高速化・効率化

16:25 〜 16:45

[9B-02] 次元削減によるKernel SHAPの計算コスト削減

*西条 啓佑¹、宮森 恒¹ (1. 京都産業大学情報理工学部宮森研究室)

発表者区分：学生
論文種別：ショートペーパー
インタラクティブ発表：なし

キーワード：

XAI、SHAP、Kernel SHAP、次元削減

本稿では,次元削減を用いてKernel SHAPの計算コストを削減する手法を提案する.近年,AIの急速な発展と社会実装に伴い,AIがなぜその予測をしたのかを人間が理解できるように説明する説明可能AI(eXplainable AI,XAI)の重要性が高まっている.XAIの代表的な手法としてSHAPが挙げられるが,計算量がO(2^n)と非常に大きいという課題があり,SHAPの計算コストを削減したKernel SHAPでも,精度を維持しようとすると計算コストが高くなるという問題を抱えていた.Kernel SHAPにおける計算コストの高さは高次元データに起因しており,次元が増加するほど特徴量の組合せが指数的に増加するためである.そこで,本研究では,データに次元削減を適用してデータの特徴空間を縮小することにより,Kernel SHAPの精度をどの程度維持したまま計算コストを削減できるか検証する.検証では,次元削減を適用したKernel SHAPと従来のKernel SHAPを比較し,計算時間とSHAP値の誤差を評価することで,提案手法の有効性を確認する.