論文の概要: Integrated Gradient Correlation: a Dataset-wise Attribution Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13910v2
• Date: Mon, 14 Jul 2025 08:06:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:20.970483
• Title: Integrated Gradient Correlation: a Dataset-wise Attribution Method
• Title（参考訳）: 統合グラディエント相関--データセットワイド属性法
• Authors: Pierre Lelièvre, Chien-Chung Chen,
• Abstract要約: 我々は、IGC(Integrated Gradient correlation)と呼ばれるデータセットワイド属性法を提案する。 IGCは、関連するコンポーネントに対する直接和による領域固有解析を可能にし、さらに全ての属性の和とモデル予測スコア(相関)を関連付ける。 我々は、合成データとfMRIニューラル信号(NSDデータセット)にIGCを応用し、脳内の画像特徴の表現について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Attribution methods are primarily designed to study input component contributions to individual model predictions. However, some research applications require a summary of attribution patterns across the entire dataset to facilitate the interpretability of the scrutinized models at a task-level rather than an instance-level. It specifically applies when the localization of important input information is supposed to be stable for a specific problem but remains unidentified among numerous components. In this paper, we present a dataset-wise attribution method called Integrated Gradient Correlation (IGC) that enables region-specific analysis by a direct summation over associated components, and further relates the sum of all attributions to a model prediction score (correlation). We demonstrate IGC on synthetic data and fMRI neural signals (NSD dataset) with the study of the representation of image features in the brain and the estimation of the visual receptive field of neural populations. The resulting IGC attributions reveal selective patterns, coherent with respective model objectives.
• Abstract（参考訳）: 属性法は主に、個々のモデル予測に対する入力成分の寄与を研究するために設計されている。 しかしながら、いくつかの研究アプリケーションは、インスタンスレベルではなくタスクレベルで精査されたモデルの解釈を容易にするために、データセット全体にわたる属性パターンの要約を必要とする。 特に、重要な入力情報の局所化が特定の問題に対して安定であるが、多くのコンポーネントで未同定のままである場合に適用される。 本稿では、関連するコンポーネントを直接和算することで、地域固有の分析を可能にするIGC(Integrated Gradient correlation)と呼ばれるデータセットワイド属性法を提案し、さらに、すべての属性の和をモデル予測スコア(相関)に関連付ける。 我々は、脳内の画像特徴の表現と、神経集団の視覚受容野の推定を用いて、合成データとfMRIニューラル信号(NSDデータセット)上のIGCを実証する。 結果として得られたIGC属性は、それぞれのモデル目標と整合した選択的なパターンを示す。

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