論文の概要: Analyzing Visual Aircraft Representations with Sparse Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.15468v1
• Date: Sat, 13 Jun 2026 20:54:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 16:21:33.640139
• Title: Analyzing Visual Aircraft Representations with Sparse Autoencoders
• Title（参考訳）: スパースオートエンコーダを用いた視覚航空機表現の解析
• Abstract要約: 本研究では,スパースオートエンコーダが視覚モデルの中間表現を解釈可能な特徴に分解できるかどうかを検討する。 我々は、FGVC-Aircraftデータセット上のConvNeXt分類器を訓練し、最終的な特徴段階から空間的アクティベーションを抽出し、これらのアクティベーションに対してスパースオートエンコーダを訓練する。 学習されたスパース特徴は、トップアクティベーション画像パッチ、アクティベーション強度、クラス選択性を用いて分析される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision models can achieve strong performance on classification tasks, but the internal representations supporting their predictions are often difficult to interpret. This work investigates whether sparse autoencoders can decompose intermediate representations of a vision model into interpretable features. We train a ConvNeXt classifier on the FGVC-Aircraft dataset, extract spatial activations from its final feature stage, and train a sparse autoencoder on these activations. The learned sparse features are analyzed using top-activating image patches, activation strength, and class selectivity. Qualitative visual inspection reveals that several features correspond to recognizable aircraft structures and visual patterns. We evaluate a subset of selected features using input-space and feature-space ablations, measuring how blurring image patches and suppressing sparse features affect class logits, classification margins, and prediction confidence. The results suggest that sparse autoencoders can reveal partially interpretable, class-relevant visual features associated with aircraft recognition, while also exposing limitations such as polysemanticity and coarse spatial localization.
• Abstract（参考訳）: 視覚モデルは、分類タスクにおいて強力な性能を達成することができるが、それらの予測をサポートする内部表現は、しばしば解釈するのが困難である。 本研究では,スパースオートエンコーダが視覚モデルの中間表現を解釈可能な特徴に分解できるかどうかを検討する。 我々は、FGVC-Aircraftデータセット上のConvNeXt分類器を訓練し、最終的な特徴段階から空間的アクティベーションを抽出し、これらのアクティベーションに対してスパースオートエンコーダを訓練する。 学習されたスパース特徴は、トップアクティベーション画像パッチ、アクティベーション強度、クラス選択性を用いて分析される。 定性的視覚検査は、いくつかの特徴が認識可能な航空機の構造と視覚パターンに対応していることを明らかにする。 入力空間と特徴空間の短縮を用いて選択された特徴のサブセットを評価し,画像パッチのぼかしとスパース特性の抑制がクラスロジット,分類マージン,予測信頼度に与える影響を評価する。 その結果,スパースオートエンコーダは,航空機の認識に関連する部分的解釈可能なクラス関連視覚的特徴を明らかにするとともに,多面性や粗い空間的局所化などの制約を明らかにすることが可能であることが示唆された。

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