Machine Learning from Explanations
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Tao, Jiashu, Shokri, Reza |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
(Token-Level) InfoRMIA: Stronger Membership Inference and Memorization Assessment for LLMs
par: Tao, Jiashu, et autres
Publié: (2025)
par: Tao, Jiashu, et autres
Publié: (2025)
Range Membership Inference Attacks
par: Tao, Jiashu, et autres
Publié: (2024)
par: Tao, Jiashu, et autres
Publié: (2024)
Leave-one-out Distinguishability in Machine Learning
par: Ye, Jiayuan, et autres
Publié: (2023)
par: Ye, Jiayuan, et autres
Publié: (2023)
The Data Minimization Principle in Machine Learning
par: Ganesh, Prakhar, et autres
Publié: (2024)
par: Ganesh, Prakhar, et autres
Publié: (2024)
Watermark Smoothing Attacks against Language Models
par: Chang, Hongyan, et autres
Publié: (2024)
par: Chang, Hongyan, et autres
Publié: (2024)
Low-Cost High-Power Membership Inference Attacks
par: Zarifzadeh, Sajjad, et autres
Publié: (2023)
par: Zarifzadeh, Sajjad, et autres
Publié: (2023)
Rethinking Hallucinations: Correctness, Consistency, and Prompt Multiplicity
par: Ganesh, Prakhar, et autres
Publié: (2026)
par: Ganesh, Prakhar, et autres
Publié: (2026)
Smaller Language Models are Better Black-box Machine-Generated Text Detectors
par: Mireshghallah, Niloofar, et autres
Publié: (2023)
par: Mireshghallah, Niloofar, et autres
Publié: (2023)
Generalization in LLM Problem Solving: The Case of the Shortest Path
par: Tong, Yao, et autres
Publié: (2026)
par: Tong, Yao, et autres
Publié: (2026)
A Pipeline of Augmentation and Sequence Embedding for Classification of Imbalanced Network Traffic
par: Shokri, Matin, et autres
Publié: (2025)
par: Shokri, Matin, et autres
Publié: (2025)
When Machine Learning Gets Personal: Evaluating Prediction and Explanation
par: Cornelis, Louisa, et autres
Publié: (2025)
par: Cornelis, Louisa, et autres
Publié: (2025)
Beyond Model Interpretability: Socio-Structural Explanations in Machine Learning
par: Smart, Andrew, et autres
Publié: (2024)
par: Smart, Andrew, et autres
Publié: (2024)
Unified Explanations in Machine Learning Models: A Perturbation Approach
par: Dineen, Jacob, et autres
Publié: (2024)
par: Dineen, Jacob, et autres
Publié: (2024)
SHAPCA: Consistent and Interpretable Explanations for Machine Learning Models on Spectroscopy Data
par: Zhang, Mingxing, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Mingxing, et autres
Publié: (2026)
Privacy-Preserving Edge Federated Learning for Intelligent Mobile-Health Systems
par: Aminifar, Amin, et autres
Publié: (2024)
par: Aminifar, Amin, et autres
Publié: (2024)
Understanding Disparities in Post Hoc Machine Learning Explanation
par: Mhasawade, Vishwali, et autres
Publié: (2024)
par: Mhasawade, Vishwali, et autres
Publié: (2024)
Robust Counterfactual Explanations in Machine Learning: A Survey
par: Jiang, Junqi, et autres
Publié: (2024)
par: Jiang, Junqi, et autres
Publié: (2024)
The Impact of Machine Learning Uncertainty on the Robustness of Counterfactual Explanations
par: Christodoulou, Leonidas, et autres
Publié: (2026)
par: Christodoulou, Leonidas, et autres
Publié: (2026)
Fast Calibrated Explanations: Efficient and Uncertainty-Aware Explanations for Machine Learning Models
par: Löfström, Tuwe, et autres
Publié: (2024)
par: Löfström, Tuwe, et autres
Publié: (2024)
The Effect of Enforcing Fairness on Reshaping Explanations in Machine Learning Models
par: Anderson, Joshua Wolff, et autres
Publié: (2025)
par: Anderson, Joshua Wolff, et autres
Publié: (2025)
Collective Counterfactual Explanations: Balancing Individual Goals and Collective Dynamics
par: Ehyaei, Ahmad-Reza, et autres
Publié: (2024)
par: Ehyaei, Ahmad-Reza, et autres
Publié: (2024)
LLM-Generated Explanations Do Not Suffice for Ultra-Strong Machine Learning
par: Ai, Lun, et autres
Publié: (2025)
par: Ai, Lun, et autres
Publié: (2025)
Can LLM Assist in the Evaluation of the Quality of Machine Learning Explanations?
par: Wang, Bo, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Bo, et autres
Publié: (2025)
Enhancing Precision of Automated Teller Machines Network Quality Assessment: Machine Learning and Multi Classifier Fusion Approaches
par: Safarzadeh, Alireza, et autres
Publié: (2025)
par: Safarzadeh, Alireza, et autres
Publié: (2025)
PREF-XAI: Preference-Based Personalized Rule Explanations of Black-Box Machine Learning Models
par: Greco, Salvatore, et autres
Publié: (2026)
par: Greco, Salvatore, et autres
Publié: (2026)
The Balancing Act of Policies in Developing Machine Learning Explanations
par: Tjaden, Jacob
Publié: (2025)
par: Tjaden, Jacob
Publié: (2025)
The Canary's Echo: Auditing Privacy Risks of LLM-Generated Synthetic Text
par: Meeus, Matthieu, et autres
Publié: (2025)
par: Meeus, Matthieu, et autres
Publié: (2025)
Counterfactual Explanations of Black-box Machine Learning Models using Causal Discovery with Applications to Credit Rating
par: Takahashi, Daisuke, et autres
Publié: (2024)
par: Takahashi, Daisuke, et autres
Publié: (2024)
Aumann-SHAP: The Geometry of Counterfactual Interaction Explanations in Machine Learning
par: Belahcen, Adam, et autres
Publié: (2026)
par: Belahcen, Adam, et autres
Publié: (2026)
Generalizing Logic-based Explanations for Machine Learning Classifiers via Optimization
par: Filho, Francisco Mateus Rocha, et autres
Publié: (2026)
par: Filho, Francisco Mateus Rocha, et autres
Publié: (2026)
Performance of Machine Learning Methods for Gravity Inversion: Successes and Challenges
par: Negahdari, Vahid, et autres
Publié: (2025)
par: Negahdari, Vahid, et autres
Publié: (2025)
Learning from Ambiguous Demonstrations with Self-Explanation Guided Reinforcement Learning
par: Zha, Yantian, et autres
Publié: (2021)
par: Zha, Yantian, et autres
Publié: (2021)
Automated Explanation of Machine Learning Models of Footballing Actions in Words
par: Rahimian, Pegah, et autres
Publié: (2025)
par: Rahimian, Pegah, et autres
Publié: (2025)
Approximating Shapley Explanations in Reinforcement Learning
par: Beechey, Daniel, et autres
Publié: (2025)
par: Beechey, Daniel, et autres
Publié: (2025)
Even-if Explanations: Formal Foundations, Priorities and Complexity
par: Alfano, Gianvincenzo, et autres
Publié: (2024)
par: Alfano, Gianvincenzo, et autres
Publié: (2024)
Reflective-Net: Learning from Explanations
par: Schneider, Johannes, et autres
Publié: (2020)
par: Schneider, Johannes, et autres
Publié: (2020)
Optimizing Flamelet Generated Manifold Models: A Machine Learning Performance Study
par: Navaei, Reza Lotfi, et autres
Publié: (2025)
par: Navaei, Reza Lotfi, et autres
Publié: (2025)
From Machine Learning to Machine Unlearning: Complying with GDPR's Right to be Forgotten while Maintaining Business Value of Predictive Models
par: Yang, Yuncong, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Yuncong, et autres
Publié: (2024)
Context-Aware Membership Inference Attacks against Pre-trained Large Language Models
par: Chang, Hongyan, et autres
Publié: (2024)
par: Chang, Hongyan, et autres
Publié: (2024)
XStacking: Explanation-Guided Stacked Ensemble Learning
par: Garouani, Moncef, et autres
Publié: (2025)
par: Garouani, Moncef, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
(Token-Level) InfoRMIA: Stronger Membership Inference and Memorization Assessment for LLMs
par: Tao, Jiashu, et autres
Publié: (2025) -
Range Membership Inference Attacks
par: Tao, Jiashu, et autres
Publié: (2024) -
Leave-one-out Distinguishability in Machine Learning
par: Ye, Jiayuan, et autres
Publié: (2023) -
The Data Minimization Principle in Machine Learning
par: Ganesh, Prakhar, et autres
Publié: (2024) -
Watermark Smoothing Attacks against Language Models
par: Chang, Hongyan, et autres
Publié: (2024)