Machine learningDeep learning / NLP / CV
Explainable Transformer
Explainable Transformerは、標準的または事前学習済みのTransformerアーキテクチャと、アテンションロールアウト、勾配重み付きアテンション、SHAPなどのポストホックまたは組み込みの解釈性技術を組み合わせることで、どの入力トークンや領域が各予測を駆動したかを明らかにします。このアプローチは、高い予測精度と、高リスクまたは規制対象のドメインで要求される透明性を両立させます。
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出典
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
- Chefer, H., Gur, S., & Wolf, L. (2021). Transformer interpretability beyond attention visualization. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 782–791. DOI: 10.1109/CVPR46437.2021.00084 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Transformer (Interpretability-Augmented Transformer Model). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/explainable-transformer
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