特征重要性方法中的认知价值：来自女性主义认识论的经验
计算机与社会
2021-02-01 v1
摘要
随着公众对机器学习算法更高问责制和透明度的追求，关于解释算法及其输出的方法研究文献迅速扩展。特征重要性方法构成了一类流行的解释方法。在本文中，我们运用女性主义认识论的视角审视近期的特征重要性研究。我们考察了特征重要性方法中隐式嵌入了哪些认知价值，以及它们是否与女性主义认识论相冲突或如何冲突。我们就如何开展尊重女性主义认知价值的解释研究提出了一些建议，考虑到社会语境的重要性、被压制认知者的认知特权，以及采用更具互动性的认知方式。
引用
@article{arxiv.2101.12737,
title = {Epistemic values in feature importance methods: Lessons from feminist epistemology},
author = {Leif Hancox-Li and I. Elizabeth Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.12737},
year = {2021}
}
备注
Accepted to ACM FAccT 2021