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English(EN) Causal Attribution via Activation Patching

新的 CAAP 方法提高了 Vision Transformer 的归因准确性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新方法，称为通过激活打补丁实现因果归因 (CAAP)，用于识别 Vision Transformers (ViTs) 中有影响力的图像区域。与依赖近似或输入干预的现有技术不同，CAAP 直接操纵内部激活表示。该方法将特定于块的激活插入到跨中间层的中性上下文中，以衡量与块相关的内部表示对模型最终预测的因果贡献。与各种 ViT 架构和度量标准上的当前方法相比，CAAP 在产生更忠实和局部化的归因方面表现出卓越的性能。 AI

影响 提高了 Vision Transformer 的可解释性，有望在计算机视觉应用中带来更值得信赖的 AI 系统。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Amirmohammad Izadi, Mohammadali Banayeeanzade, Alireza Mirrokni, Hosein Hasani, Mobin Bagherian, Faridoun Mehri, Mahdieh Soleymani Baghshah ·

    通过激活打补丁进行因果归因

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