Jacobian-Matrix
In der Erklärbarkeit von KI ist die Matrix aller partiellen Ableitungen erster Ordnung der Ausgaben eines Modells in Bezug auf seine Eingaben, die zur Bewertung der Empfindlichkeit und der Merkmalsbedeutung verwendet wird.
Ein mathematisches Werkzeug, das quantifiziert, wie leichte Änderungen in jeder Eingabedimension jede Ausgabedimension beeinflussen – in neuronalen Netzen kann es verwendet werden, um Salienz-Karten zu berechnen oder lokale Sensitivität zu messen. Die Governance nutzt auf Jacobian basierende Kennzahlen, um Schwachstellen (z. B. adversarial Sensitivität) zu identifizieren und um Erklärungen zu generieren, die hervorheben, welche Eingabemerkmale eine bestimmte Entscheidung am stärksten beeinflussen.
In einer medizinischen Bildverarbeitungs-KI berechnen Ingenieure den Jacobian für jedes Pixel in Bezug auf die „Tumor“-Wahrscheinlichkeit. Bereiche mit hoher Magnitude auf der Salienzkarte zeigen, welche Bildbereiche die Diagnose antreiben, und helfen Radiologen zu überprüfen, ob das Modell auf plausible anatomische Merkmale anstatt auf Artefakte fokussiert.
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