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するかを定量化する数学的手法です。ニューラルネットワークにおいては、サリエンシーマップの計算や局所感度の測定に活用できます。ガバナンスでは、Jacobianに基づく指標を用いて脆弱性（例：敵対的感度）を特定し、特定の意思決定に最も強く影響する入力特徴を強調した説明を生成します。
医用画像AIにおいて、エンジニアは各ピクセルに対する「腫瘍」確率のヤコビアンを計算します。サリエンシーマップ上で大きな値を示す領域は、診断を左右する画像領域を明らかにし、モデルがアーティファクトではなく妥当な解剖学的特徴に着目していることを、放射線科医が検証するのに役立ちます。
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