構造化因果入力の下でのニューラルネットワーク予測の実際の原因の計算

arXiv cs.AI ・ 2026-08-04

原題: Computing Actual Causes for Neural Network Predictions under Structured Causal Inputs

AI による要約

ニューラルネットワークの予測に対する真の原因を_Halpern-Pearl（HP）因果モデル_で計算する手法が提案された。Boolean構造因果モデル（SCM）を用いて入力の依存関係をモデル化し、$2.3\times10^{13}$の候補空間でも全ての最小原因を計算可能にした。

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