論文の概要: Seeing Why: Exact Evidence Maps for Quantum and Optical Image Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.01993v1
• Date: Sun, 01 Nov 2026 15:27:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-06 21:50:50.306624
• Title: Seeing Why: Exact Evidence Maps for Quantum and Optical Image Classifiers
• Title（参考訳）: 量子および光学画像分類器の正確なエビデンスマップ
• Abstract要約: 生まれながらのエビデンス(BEM)は、画像上にマッピングされ、分類するハードウェア上で測定できる。 最も高い証拠で5 % のピクセルを削除すると、精度は73 % から 9 % に低下する。 単一波長の4つの位相プレートは、カルテック-10カラー写真で72.3%に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When an image classifier decides, we can usually only estimate why. For quantum and all-optical classifiers that act linearly on amplitude-encoded pictures up to the measurement, with no trained classical network before or after them, the decomposition needs no approximation: each class's probability above its no-information share splits exactly into contributions of the encoded amplitudes, shown as Born evidence maps (BEM) over the picture and measurable on the hardware that classifies. For the quadratic form behind each class probability it equals Integrated Gradients from a zero baseline, in closed form. Deleting the 5 % of pixels with the highest evidence drops accuracy from 73 % to 9 %, as occlusion does with 1,024 extra runs per picture, whereas gradient saliency removes much less. One architecture serves both: a Fourier-plane mask followed by a brickwall circuit on qubits or by phase plates on a lens bench, read by a Born headroom readout with no trained parameter; centring each picture on its own mean lets dark features count as much as bright ones. In simulation, four phase plates at a single wavelength reach 72.3 % on Caltech-10 colour photographs (96.8 % on MNIST, 86.7 % on Fashion-MNIST, 47.9 % on colour CIFAR-10). On IBM's ibm_kingston, with the mask applied before approximate loading, 300 Caltech-10 test pictures were classified at 37.7 % against 10 % by chance (56.3 % in exact simulation), and 2x2 maps of ten correctly and confidently classified pictures, estimated on the chip, agreed with the exact ones (r = 0.77). The maps also revealed a shortcut in the data.
• Abstract（参考訳）: 画像分類器が決定すると、通常は理由を推測するだけである。 振幅符号化された画像に線形に作用する量子的および全光学的分類器では、その前後に訓練された古典的ネットワークが存在しないため、分解は近似を必要とせず、その非情報共有の上の各クラスの確率は、画像上のBorn evidence map(BEM)として示され、分類するハードウェア上で測定可能である。 各クラス確率の後方にある二次形式は、ゼロ基底線から閉形式の積分勾配と等しい。 高いエビデンスで5パーセントのピクセルを削除すると、オクルージョンが1枚当たり1,024回の余分なランで行うため、精度は73%から9パーセントに低下するが、勾配の塩分濃度は大幅に低下する。 1つのアーキテクチャはどちらも機能する: フーリエ平面のマスクにクビット上のレンガウォール回路、またはレンズベンチのフェーズプレートが続く。 シミュレーションでは、単一波長の4つの位相板がカルテク10色写真で72.3%に達する(MNISTで96.8%、ファッションMNISTで86.7%、CIFAR-10で47.9%)。 IBMのibm_kingstonでは、マスクを近似ロード前に塗布し、300枚のCaltech-10テスト画像が37.7 %から10 %(正確なシミュレーションでは56.3 %)に分類され、チップ上で推定された10の正確かつ確実な10個の画像の2x2マップが正確な画像と一致した(r = 0.77)。 地図はまた、データのショートカットも明らかにした。

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