En este artículo explicamos en español la función de las dos componentes de pérdida de PEAR, su relación con la linealidad y si produce explicaciones triviales o contaminadas. Las dos pérdidas actúan de forma complementaria: una busca mantener la fidelidad de las explicaciones hacia las predicciones del modelo y la otra promueve consenso entre explicadores o submodelos, lo que reduce discrepancias en las atribuciones.
Para evaluar si PEAR destruye la interpretabilidad añadimos características basura al conjunto de datos y observamos cómo se comportan las atribuciones. Los resultados muestran que los modelos entrenados con PEAR preservan explicaciones significativas: las características aleatorias rara vez son calificadas como relevantes y, en algunos casos, PEAR incluso reduce atribuciones erróneas que antes señalaban rasgos espurios.
Analizamos además el vínculo entre consenso y linealidad. El entrenamiento con consenso tiende a hacer que los modelos sean más lineales tanto cuantitativa como cualitativamente. Cuantitativamente se observa una disminución del error de ajuste lineal en subespacios de entrada relevantes. Cualitativamente, las visualizaciones de la superficie de decisión muestran fronteras más suaves y previsibles cuando se aplica la regularización de consenso.
Sin embargo, encontramos una advertencia importante: la linealidad por sí sola no explica la mejora en la concordancia entre explicadores. Modelos regularizados mediante decaimiento de pesos pueden volverse igualmente más lineales sin que esto se traduzca en mejores métricas de acuerdo entre explicaciones. Por tanto la ganancia en transparencia proviene de la combinación específica de las pérdidas de PEAR que promueven tanto fidelidad como consenso, y no solo de una mayor linealidad.
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