Buchumschlag

Ablation Based Counterfactuals

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Dai, Zheng, Gifford, David K
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Counterfactual Explanations for Deep Learning-Based Traffic Forecasting
von: Wang, Rushan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NoisyCoconut: Counterfactual Consensus via Latent Space Reasoning
von: Jerge, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Definition and Detection of Cherry-Picking in Counterfactual Explanations
von: Hinns, James, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Lookahead Counterfactual Fairness
von: Zuo, Zhiqun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

QUCE: The Minimisation and Quantification of Path-Based Uncertainty for Generative Counterfactual Explanations
von: Duell, Jamie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

UniCoMTE: A Universal Counterfactual Framework for Explaining Time-Series Classifiers on ECG Data
von: Li, Justin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transformer-Based Spatial-Temporal Counterfactual Outcomes Estimation
von: Li, He, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Certifying Counterfactual Bias in LLMs
von: Chaudhary, Isha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Counterfactual Concept Bottleneck Models
von: Dominici, Gabriele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Counterfactual explainability and analysis of variance
von: Gao, Zijun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Budgeting Counterfactual for Offline RL
von: Liu, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ICON: Invariant Counterfactual Optimization with Neuro-Symbolic Priors for Text-Based Person Search
von: Wang, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Distributional Counterfactual Explanations With Optimal Transport
von: You, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Debiasing Machine Unlearning with Counterfactual Examples
von: Chen, Ziheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Effect of Data Poisoning on Counterfactual Explanations
von: Artelt, André, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Interval Abstractions for Robust Counterfactual Explanations
von: Jiang, Junqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Calibrated Explanations: with Uncertainty Information and Counterfactuals
von: Lofstrom, Helena, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Galaxy Morphology Classification with Counterfactual Explanation
von: Cao, Zhuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Synergizing Deconfounding and Temporal Generalization For Time-series Counterfactual Outcome Estimation
von: Liu, Yiling, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CoLD: Counterfactually-Guided Length Debiasing for Process Reward Models in Mathematical Reasoning
von: Zheng, Congmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Efficient Online Tuning of VLM Agents via Counterfactual Soft Reinforcement Learning
von: Feng, Lang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Three-in-One World Model: Energy-Based Consistency, Prediction, and Counterfactual Inference for Marketing Intervention
von: Niimi, Junichiro
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Refusal Ablation in LLM through Optimal Transport
von: Nanfack, Geraldin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rigorous Probabilistic Guarantees for Robust Counterfactual Explanations
von: Marzari, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-Distilled Disentangled Learning for Counterfactual Prediction
von: Li, Xinshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explaining Learned Reward Functions with Counterfactual Trajectories
von: Wehner, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generating Counterfactual Explanations Using Cardinality Constraints
von: Ruiz-Torrubiano, Rubén
Veröffentlicht: (2024)

CoDy: Counterfactual Explainers for Dynamic Graphs
von: Qu, Zhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Minimizing Adversarial Counterfactual Error in Adversarial RL
von: Belaire, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Counterfactual Explanations for Continuous Action Reinforcement Learning
von: Dong, Shuyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Hardness of Computing Counterfactual and Semifactual Explanations in XAI
von: Artelt, André, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Potential Outcome Rankings for Counterfactual Decision Making
von: Kawakami, Yuta, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Out-of-Distribution Detection using Counterfactual Distance
von: Stoica, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Counterfactual Identifiability via Dynamic Optimal Transport
von: Ribeiro, Fabio De Sousa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Backtracking Counterfactuals for Causally Compliant Explanations
von: Kladny, Klaus-Rudolf, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Robust Stochastic Graph Generator for Counterfactual Explanations
von: Prado-Romero, Mario Alfonso, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adversarial Spatio-Temporal Attention Networks for Epileptic Seizure Forecasting
von: Li, Zan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Understanding Task Representations in Neural Networks via Bayesian Ablation
von: Nam, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Counterfactual Explanations in Machine Learning: A Survey
von: Jiang, Junqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Game-theoretic Counterfactual Explanation for Graph Neural Networks
von: Chhablani, Chirag, et al.
Veröffentlicht: (2024)