ヤコビアン行列
AIの説明可能性において、モデルの出力に対する入力の全一次偏導関数の行列は、感度と特徴の重要性を評価するために使用されます。
各入力次元のわずかな変化が各出力次元にどのように影響を与えるかを定量化する数学的ツールです。ニューラルネットワークでは、顕著性マップを計算したり、局所的な感度を測定したりするために使用できます。ガバナンスは、ヤコビアンベースの指標を使用して脆弱性（例：敵対的感度）を特定し、どの入力特徴が特定の決定に最も影響を与えるかを強調する説明を生成します。
医療画像AIにおいて、エンジニアは「腫瘍」の確率に対する各ピクセルのヤコビアンを計算します。顕著性マップ上で高い値を示す領域は、どの画像領域が診断を導いているかを明らかにし、放射線科医がモデルが人工物ではなくもっともらしい解剖学的特徴に焦点を当てていることを確認するのに役立ちます。
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