論文の概要: FRInGe: Distribution-Space Integrated Gradients with Fisher--Rao Geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06404v1
• Date: Thu, 07 May 2026 15:12:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.935198
• Title: FRInGe: Distribution-Space Integrated Gradients with Fisher--Rao Geometry
• Title（参考訳）: FRInGe:漁業による分布空間統合勾配-ラオ幾何学
• Authors: Gabriele Martino, Sebastian Tschiatschek,
• Abstract要約: 本稿では,予測分布空間における参照とスケジュールの両方を定義したFisher-Rao Integrated Gradients (FRInGe)を提案する。 FRInGe は入力基底線を最大エントロピー予測基準に置き換え、確率単純度上のフィッシャー・ラオ測地線に従う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.823870413661438
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gradient-based attribution methods are model-faithful and scalable, but Integrated Gradients (IG) can be brittle because explanations depend on heuristic baselines, straight-line paths, discretization, and saturation. We propose Fisher--Rao Integrated Gradients (FRInGe), which defines both the reference and interpolation schedule in predictive distribution space. FRInGe replaces input baselines with a maximum-entropy predictive reference and follows a Fisher-Rao geodesic on the probability simplex. The corresponding input-space trajectory is realized through the pullback Fisher metric and stabilized by KL and Euclidean trust regions; attributions are obtained by integrating input gradients along this trajectory. Across six ImageNet architectures, FRInGe most clearly improves calibration-oriented attribution metrics, especially MAS scores, while remaining competitive on perturbation AUC and infidelity.
• Abstract（参考訳）: グラディエントベースの属性法はモデル忠実でスケーラブルであるが、説明はヒューリスティックなベースライン、直線パス、離散化、飽和に依存するため、統合グラディエント(IG)は不安定である。 本稿では,予測分布空間における参照および補間スケジュールを定義したFisher-Rao Integrated Gradients (FRInGe)を提案する。 FRInGe は入力基底線を最大エントロピー予測基準に置き換え、確率単純度上のフィッシャー・ラオ測地線に従う。 対応する入力空間軌道は、プルバックフィッシャー計量により実現され、KLおよびユークリッド信頼領域によって安定化される。 6つのImageNetアーキテクチャ全体で、FRInGeはキャリブレーション指向の属性メトリクス、特にMASスコアを改善し、摂動AUCと不完全性に競争力を維持している。

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