arXiv cs.CV· Bj{\o}rn Leth M{\o}ller, Bulat Ibragimov, Christian Igel·· 4 小时前AI 评分22
面向忠实性优化：Ra-NEM 通过插入与删除曲线下面积优化特征重要性排序
For Those Who Believe in Faithfulness: Optimizing the Area Under Insertion and Deletion Curves for Ranking Relative Feature Importance
AI 导读
研究者从插入与删除曲线下面积这一忠实性度量出发推导出目标函数及其梯度近似方法，并建立插入曲线与 top-k 特征选择的联系，提出损失函数用于衡量归因质量。将该损失与神经解释掩码框架结合得到 Ra-NEM，可用于任意可微模型且不影响模型性能。实验显示 Ra-NEM 归因更准确、鲁棒且高效，忠实性优于其他算法，推理速度快，适合在线应用，代码已开源。
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