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English(EN) HiLRP: Toward One Trustworthy Explanation for Vision Transformer: Conservation-Valid Attribution via Attention Primitives

新的 HiLRP 方法为各种 Vision Transformer 提供了统一的解释

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为 HiLRP 的新归因方法，旨在为 Vision Transformer (ViT) 模型提供单一、可信的解释。现有方法在处理 ViT 的多样化架构时遇到困难，常常依赖于在不同变体中不成立的假设。HiLRP 将 ViT 操作分解为四种基本类型，使其能够生成适用于广泛 ViT 系列的保守有效归因图，这与之前可能产生不准确或夸大相关性得分的方法不同。 AI

影响 这种新方法可以提高使用 Vision Transformer 的人工智能系统的可解释性和可信度。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Sathiyamohan Nishankar, Pubudu Sanjeewani, Asanka Perera, Selvarajah Thuseethan ·

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