論文の概要: DD-CAM: Minimal Sufficient Explanations for Vision Models Using Delta Debugging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19274v1
• Date: Sun, 22 Feb 2026 17:12:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.559109
• Title: DD-CAM: Minimal Sufficient Explanations for Vision Models Using Delta Debugging
• Title（参考訳）: DD-CAM:デルタデバッギングを用いた視覚モデルのための最適最小記述法
• Authors: Krishna Khadka, Yu Lei, Raghu N. Kacker, D. Richard Kuhn,
• Abstract要約: 視覚モデルにおいて、最小限、十分、そして決定保存的な説明を識別するための勾配のないフレームワークを導入する。 DD-CAMは, 関節の活性化が予測の維持に十分である1つの最小サブセットを同定する。 私たちは、最も重要な機能のみをハイライトする最小限の、予測保存されたサリエンシマップを生成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7195886774107125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a gradient-free framework for identifying minimal, sufficient, and decision-preserving explanations in vision models by isolating the smallest subset of representational units whose joint activation preserves predictions. Unlike existing approaches that aggregate all units, often leading to cluttered saliency maps, our approach, DD-CAM, identifies a 1-minimal subset whose joint activation suffices to preserve the prediction (i.e., removing any unit from the subset alters the prediction). To efficiently isolate minimal sufficient subsets, we adapt delta debugging, a systematic reduction strategy from software debugging, and configure its search strategy based on unit interactions in the classifier head: testing individual units for models with non-interacting units and testing unit combinations for models in which unit interactions exist. We then generate minimal, prediction-preserving saliency maps that highlight only the most essential features. Our experimental evaluation demonstrates that our approach can produce more faithful explanations and achieve higher localization accuracy than the state-of-the-art CAM-based approaches.
• Abstract（参考訳）: 共同活性化が予測を保存する表現単位の最小サブセットを分離することにより、視覚モデルにおける最小、十分、そして決定保存的な説明を識別するための勾配のないフレームワークを導入する。 全ての単位を集約する既存のアプローチと異なり、散らばった塩分マップにつながることが多いが、DD-CAMというアプローチでは、共同活性化が予測を保存するのに十分である1つの最小部分集合を同定する(つまり、サブセットから任意の単位を取り除くと予測が変化する)。 最小限のサブセットを効率的に分離するために、デルタデバッギング、ソフトウェアデバッギングからの体系的削減戦略、および分類器ヘッド内のユニット間相互作用に基づく探索戦略、非相互作用ユニットを持つモデルの個々のユニットのテスト、ユニット間相互作用が存在するモデルのユニットの組み合わせのテストを行う。 次に、最も重要な機能のみをハイライトする、最小限の予測保存型サリエンシマップを生成します。 実験により,本手法によりより忠実な説明が得られ,最先端のCAMベースのアプローチよりも高い局所化精度が得られることが示された。

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