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 geringfügige Änderungen in jeder Eingabedimension jede Ausgabedimension beeinflussen – in neuronalen Netzwerken kann es verwendet werden, um Saliency-Maps zu berechnen oder die lokale Sensitivität zu messen. Im Governance-Kontext werden Jacobian-basierte Metriken eingesetzt, um Schwachstellen (z. B. adversarielle Sensitivität) zu identifizieren und Erklärungen zu erzeugen, die hervorheben, welche Eingabemerkmale eine bestimmte Entscheidung am stärksten beeinflussen.
In einer KI für die medizinische Bildgebung berechnen Ingenieurinnen und Ingenieure die Jacobi-Matrix für jedes Pixel in Bezug auf die Wahrscheinlichkeit „Tumor“. Regionen mit hoher Magnitude in der Saliency-Map zeigen, welche Bildbereiche die Diagnose maßgeblich beeinflussen, und helfen Radiologinnen und Radiologen dabei zu überprüfen, dass sich das Modell auf plausible anatomische Merkmale und nicht auf Artefakte konzentriert.
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