OSCAR: 帰属表現のための順序スコアリング相関による画素空間でのショートカット学習の局所化

この研究は、AIモデルがどのように意思決定を行うかを理解するための方法を探求し、具体的には画像認識におけるショートカット学習に焦点を当てています。順序スコアリングアプローチは、モデルの解釈可能性と帰属に関する斬新な視点を提供する可能性があります。

• •AIの意思決定を理解するためのOSCARという手法を提案。
• •AIにおける一般的な問題であるショートカット学習に焦点を当てる。
• •帰属のために順序スコアリング相関を利用する。