論文の概要: A Multimodal XAI Framework for Trustworthy CNNs and Bias Detection in Deep Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12957v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 20:06:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.404741
• Title: A Multimodal XAI Framework for Trustworthy CNNs and Bias Detection in Deep Representation Learning
• Title（参考訳）: 深層表現学習における信頼度の高いCNNとバイアス検出のためのマルチモーダルXAIフレームワーク
• Authors: Noor Islam S. Mohammad,
• Abstract要約: 本稿では,注目機能融合,Grad-CAM++に基づく局所的な説明,バイアス検出と緩和のためのReveal-to-Reviseフィードバックループを統一する新しいフレームワークを提案する。 分類精度は93.2%,F1スコア91.6%,説明忠実度78.1%(IoU-XAI)である。 私たちの仕事は、パフォーマンス、透明性、公正性のギャップを埋め、センシティブなドメインにおける信頼できるAIの実践的な経路を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Standard benchmark datasets, such as MNIST, often fail to expose latent biases and multimodal feature complexities, limiting the trustworthiness of deep neural networks in high-stakes applications. We propose a novel multimodal Explainable AI (XAI) framework that unifies attention-augmented feature fusion, Grad-CAM++-based local explanations, and a Reveal-to-Revise feedback loop for bias detection and mitigation. Evaluated on multimodal extensions of MNIST, our approach achieves 93.2% classification accuracy, 91.6% F1-score, and 78.1% explanation fidelity (IoU-XAI), outperforming unimodal and non-explainable baselines. Ablation studies demonstrate that integrating interpretability with bias-aware learning enhances robustness and human alignment. Our work bridges the gap between performance, transparency, and fairness, highlighting a practical pathway for trustworthy AI in sensitive domains.
• Abstract（参考訳）: MNISTのような標準ベンチマークデータセットは、遅延バイアスやマルチモーダルな特徴の複雑さを露呈しないことが多く、高度なアプリケーションにおけるディープニューラルネットワークの信頼性を制限している。 本稿では,注目機能融合とGrad-CAM++に基づく局所的説明と,バイアス検出と緩和のためのReveal-to-Reviseフィードバックループを統一する,新しいマルチモーダル説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。 MNISTのマルチモーダル拡張を評価した結果, 分類精度93.2%, F1スコア91.6%, 説明忠実度78.1%を達成し, 単調で説明不能なベースラインを上回った。 アブレーション研究は、バイアス認識学習と解釈可能性を統合することで、堅牢性と人間のアライメントが促進されることを示した。 私たちの仕事は、パフォーマンス、透明性、公正性のギャップを埋め、センシティブなドメインにおける信頼できるAIの実践的な経路を強調します。

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