이 논문에서는 데이터셋 전체에 걸친 귀인 패턴을 요약하는 새로운 방법인 통합 기울기 상관관계(IGC)를 제안한다. IGC는 모델 예측 점수와 관련된 귀인 패턴을 보여주며, 관심 영역에 대한 직접적인 분석을 가능하게 한다.
IGC는 개별 예측에 대한 귀인 방법인 통합 기울기(IG)를 기반으로 한다. IGC는 데이터셋 수준의 귀인 값을 모델 예측 점수(상관계수)와 연결하여, 다양한 모델과 특징 간 비교를 가능하게 한다. 또한 관심 영역에 대한 귀인 값을 간단한 합산으로 계산할 수 있어 해석이 용이하다.
IGC를 세 가지 응용 사례에 적용하였다:
각 사례에서 IGC는 모델의 핵심 전략을 잘 드러내는 선별적인 귀인 패턴을 보여주었다. 이를 통해 IGC가 모델의 해석 가능성을 높이는 데 효과적임을 확인할 수 있다.
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