Este articulo describe PEAR Post hoc Explainer Agreement Regularizer un marco pionero para entrenar redes neuronales que busca simultaneamente alta precision y coherencia entre metodos de atribucion de caracteristicas. PEAR añade a la perdida convencional una perdida de consenso basada en correlacion que combina las medidas de Pearson y Spearman para favorecer la alineacion de explicadores como Grad e Integrated Gradients. Ademas introduce una aproximacion suave de ranking para garantizar diferenciabilidad y asi poder optimizarse completamente por retropropagacion.
En la practica PEAR fue evaluado en tres conjuntos de datos tabulares de OpenML sobre perceptrones multicapa. Los modelos entrenados con PEAR superaron a lineales basicos en precision y en consenso de explicaciones y en algunos casos compitieron con XGBoost, demostrando que el entrenamiento consciente del consenso reduce desacuerdos entre explicadores sin sacrificar el rendimiento predictivo.
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