論文の概要: DAVE: Distribution-aware Attribution via ViT Gradient Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06613v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 11:15:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.374174
• Title: DAVE: Distribution-aware Attribution via ViT Gradient Decomposition
• Title（参考訳）: DAVE: ViTグラディエント分解による分布認識属性
• Abstract要約: 視覚変換器(ViT)はコンピュータビジョンにおいて支配的なアーキテクチャとなっている。 本稿では, DAVE textit(underlineDistribution-aware underlineAttribution via UnderlineViT Gradient DunderlineEcomposition)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.89010827624572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision Transformers (ViTs) have become a dominant architecture in computer vision, yet producing stable and high-resolution attribution maps for these models remains challenging. Architectural components such as patch embeddings and attention routing often introduce structured artifacts in pixel-level explanations, causing many existing methods to rely on coarse patch-level attributions. We introduce DAVE \textit{(\underline{D}istribution-aware \underline{A}ttribution via \underline{V}iT Gradient D\underline{E}composition)}, a mathematically grounded attribution method for ViTs based on a structured decomposition of the input gradient. By exploiting architectural properties of ViTs, DAVE isolates locally equivariant and stable components of the effective input--output mapping. It separates these from architecture-induced artifacts and other sources of instability.
• Abstract（参考訳）: ビジョントランスフォーマー(ViT)はコンピュータビジョンにおいて支配的なアーキテクチャとなっているが、安定かつ高解像度の属性マップを生成することは依然として困難である。 パッチ埋め込みやアテンションルーティングのようなアーキテクチャコンポーネントは、しばしばピクセルレベルの説明で構造化されたアーティファクトを導入し、多くの既存のメソッドがパッチレベルの属性を粗いものにしている。 DAVE \textit{(\underline{D}istribution-aware \underline{A}ttribution via \underline{V}iT Gradient D\underline{E}composition)} は、入力勾配の構造化分解に基づいて、数学的に基底化されたViTの帰属法である。 DAVEは、ViTのアーキテクチャ特性を利用して、効率的な入出力マッピングの局所的同変および安定成分を分離する。 これらは、アーキテクチャによって引き起こされたアーティファクトや他の不安定なソースから分離する。

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