arXiv cs.LG· Olivier Gibaru, Eric Nyiri·· 2 小时前AI 评分36
基于 Filippov 神经网络熵最优输运的相关性传播：图像分类器中的 Sinkhorn 传播与区域相关性
Relevance Propagation as Entropic Optimal Transport on Filippov Neural Networks: Sinkhorn Propagation and Region Relevance in Image Classifiers
AI 导读
新研究将分层相关性传播（LRP）形式化为 Filippov 神经网络上的熵最优输运变分问题，并推导出新的 Sinkhorn 相关性传播规则。该理论可覆盖硬路由 MoE 等不连续架构，并借助薛定谔桥精确追溯输入区域的隐藏单元证据；在 ConvNeXt-Tiny 测试中，带有赫布权重的 LRPN$_{\alpha,\beta}$ 取得了所测规则中最高的 ABPC。
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