論文の概要: GMAR: Gradient-Driven Multi-Head Attention Rollout for Vision Transformer Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19414v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 01:58:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.284338
• Title: GMAR: Gradient-Driven Multi-Head Attention Rollout for Vision Transformer Interpretability
• Title（参考訳）: GMAR: 視覚変換器の解釈性のためのグラディエント駆動型マルチヘッドアテンションロールアウト
• Authors: Sehyeong Jo, Gangjae Jang, Haesol Park,
• Abstract要約: Vision Transformer (ViT) はコンピュータビジョンに大きく進歩し、様々なタスクで最先端のパフォーマンスを達成するために自己認識機構を利用している。 ViTの複雑なマルチヘッドアテンション機構は、基礎となる予測プロセスが不透明であるため、解釈可能性に重大な課題をもたらす。 グラディエント駆動型マルチヘッド・アテンション・ロールアウト (GMAR) を導入し, グラディエントベーススコアを用いて各アテンションヘッドの重要性を定量化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20482269513546453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Vision Transformer (ViT) has made significant advancements in computer vision, utilizing self-attention mechanisms to achieve state-of-the-art performance across various tasks, including image classification, object detection, and segmentation. Its architectural flexibility and capabilities have made it a preferred choice among researchers and practitioners. However, the intricate multi-head attention mechanism of ViT presents significant challenges to interpretability, as the underlying prediction process remains opaque. A critical limitation arises from an observation commonly noted in transformer architectures: "Not all attention heads are equally meaningful." Overlooking the relative importance of specific heads highlights the limitations of existing interpretability methods. To address these challenges, we introduce Gradient-Driven Multi-Head Attention Rollout (GMAR), a novel method that quantifies the importance of each attention head using gradient-based scores. These scores are normalized to derive a weighted aggregate attention score, effectively capturing the relative contributions of individual heads. GMAR clarifies the role of each head in the prediction process, enabling more precise interpretability at the head level. Experimental results demonstrate that GMAR consistently outperforms traditional attention rollout techniques. This work provides a practical contribution to transformer-based architectures, establishing a robust framework for enhancing the interpretability of Vision Transformer models.
• Abstract（参考訳）: Vision Transformer (ViT) は、画像分類、オブジェクト検出、セグメンテーションを含む様々なタスクにおける最先端性能を達成するための自己認識機構を利用して、コンピュータビジョンにおいて大きな進歩を遂げた。 そのアーキテクチャの柔軟性と能力は、研究者や実践者の間で好まれている。 しかし、ViTの複雑なマルチヘッドアテンション機構は、基礎となる予測過程が不透明であるため、解釈可能性に重大な課題をもたらす。 重要な制限は、トランスフォーマーアーキテクチャでよく知られる観察から生じる:「すべての注意の頭は等しく意味のあるものではない。 特定のヘッドの相対的重要性を見越すと、既存の解釈可能性メソッドの限界が強調される。 これらの課題に対処するため,グラディエント駆動型マルチヘッド・アテンション・ロールアウト(GMAR)を導入する。 これらのスコアは、重み付けされたアグリゲートアテンションスコアを導出するために正規化され、個々の頭部の相対的な寄与を効果的に捉える。 GMARは、予測過程における各頭部の役割を明らかにし、頭部レベルでより正確な解釈を可能にする。 実験の結果,GMARは従来の注目ロールアウト技術より一貫して優れていた。 この研究は、トランスフォーマーベースのアーキテクチャに実践的な貢献を提供し、ビジョントランスフォーマーモデルの解釈可能性を高めるための堅牢なフレームワークを確立する。

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