論文の概要: Unlocking Interpretability for RF Sensing: A Complex-Valued White-Box Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21799v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 13:35:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.360424
• Title: Unlocking Interpretability for RF Sensing: A Complex-Valued White-Box Transformer
• Title（参考訳）: RFセンシングのためのアンロック解釈可能性:複素値のWhite-Box変換器
• Authors: Xie Zhang, Yina Wang, Chenshu Wu,
• Abstract要約: 本稿では,RFセンシングのための最初の数学的解釈可能なディープネットワークアーキテクチャであるRF-CRATEを提案する。 独自のRF信号に対応するために、元の実数値のホワイトボックス変換器を複素領域に拡張する非自明な理論的導出を行う。 RF-CRATEは、完全に設計されたブラックボックスモデルと同等の性能を達成し、完全な数学的解釈性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.557372242798258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The empirical success of deep learning has spurred its application to the radio-frequency (RF) domain, leading to significant advances in Deep Wireless Sensing (DWS). However, most existing DWS models function as black boxes with limited interpretability, which hampers their generalizability and raises concerns in security-sensitive physical applications. In this work, inspired by the remarkable advances of white-box transformers, we present RF-CRATE, the first mathematically interpretable deep network architecture for RF sensing, grounded in the principles of complex sparse rate reduction. To accommodate the unique RF signals, we conduct non-trivial theoretical derivations that extend the original real-valued white-box transformer to the complex domain. By leveraging the CR-Calculus framework, we successfully construct a fully complex-valued white-box transformer with theoretically derived self-attention and residual multi-layer perceptron modules. Furthermore, to improve the model's ability to extract discriminative features from limited wireless data, we introduce Subspace Regularization, a novel regularization strategy that enhances feature diversity, resulting in an average performance improvement of 19.98% across multiple sensing tasks. We extensively evaluate RF-CRATE against seven baselines with multiple public and self-collected datasets involving different RF signals. The results show that RF-CRATE achieves performance on par with thoroughly engineered black-box models, while offering full mathematical interpretability. More importantly, by extending CRATE to the complex domain, RF-CRATE yields substantial improvements, achieving an average classification gain of 5.08% and reducing regression error by 10.34% across diverse sensing tasks compared to CRATE. RF-CRATE is fully open-sourced at: https://github.com/rfcrate/RF_CRATE.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの実証的な成功により、無線周波数(RF)領域への応用が加速し、Deep Wireless Sensing (DWS) に大きな進歩をもたらした。 しかし、既存のDWSモデルはブラックボックスとして機能し、その一般化性を阻害し、セキュリティに敏感な物理アプリケーションに対する懸念を提起する。 この研究は、ホワイトボックストランスの顕著な進歩に触発され、複雑なスパースレート低減の原理に基づいて、RFセンシングのための最初の数学的解釈可能なディープネットワークアーキテクチャであるRF-CRATEを提案する。 独自のRF信号に対応するために、元の実数値のホワイトボックス変換器を複素領域に拡張する非自明な理論的導出を行う。 CR-Calculusフレームワークを利用して,理論的に導出された自己アテンションと残留多層パーセプトロンモジュールを備えた,完全複素値のホワイトボックストランスフォーマの構築に成功した。 さらに、限られた無線データから識別的特徴を抽出する能力を向上させるために、特徴量の多様性を高める新しい正規化戦略であるSubspace Regularizationを導入し、複数のセンシングタスクで平均19.98%の性能向上を実現した。 我々はRF-CRATEを7つのベースラインに対して、異なるRF信号を含む複数の公開および自己収集データセットで広範囲に評価した。 その結果、RF-CRATEは、完全に設計されたブラックボックスモデルと同等の性能を示し、完全な数学的解釈性を提供する。 さらに重要なことは、CRATEを複素領域に拡張することで、RF-CRATEは大幅に改善され、平均的な分類精度は5.08%、回帰誤差はCRATEと比較して10.34%減少する。 RF-CRATEは、https://github.com/rfcrate/RF_CRATEで完全にオープンソース化されている。

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