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English(EN) Bridging Human and Model Attention: Explainability Analysis of CNN, Mamba, and ViT Architectures with Gaze-Based Validation

新 arXiv 研究将 AI 模型注意力与人类注视进行比较

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新发表在 arXiv 上的研究论文分析了 CNN、Mamba 和 ViT 架构的注意力机制，并使用眼动追踪数据将其关注区域与人类视觉感知进行比较。该研究使用 Jensen-Shannon 相似度和 Pearson 相关性等指标量化了这种对齐程度。研究结果表明，CNN 的关注范围更广，ViT 专注于细微细节，而 Mamba 则表现出任务特定的偏见，在医学影像中表现良好，但在自然图像分析中存在差异。 AI

影响 为了解不同 AI 架构如何处理信息提供了见解，可能有助于开发更具可解释性和与人类更一致的 AI 系统。

排序理由 发布在 arXiv 上的学术论文，详细介绍了对 AI 模型架构的比较分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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发布在 arXiv 上的学术论文，详细介绍了对 AI 模型架构的比较分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Marco Stefani, Edoardo Parpaiola, Matteo Bino, Gianluca Caregnato, Francesco Roncolato, Daniel Fusaro, Loris Nanni, Alberto Pretto ·

    连接人类与模型的注意力：基于注视的验证对CNN、Mamba和ViT架构的可解释性分析

    arXiv:2610.12703v1 Announce Type: cross Abstract: High-risk applications of deep learning require precise characterization of model decision-making. We conduct a systematic explainability evaluation across Convolutional Neural Networks (CNNs), Vision Transformers (ViTs), and Visi…

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