arXiv · Statistics Machine Learning· Davide Wiest, Ahanaf Hasan Ariq, Abdul Monaf Chowdhury·· 3 小时前AI 评分28
KPSA：面向摊销条件可解释性的核化参数敏感性图谱
Kernelized Parameter Sensitivity Atlases for Amortized Conditional Interpretability
AI 导读
论文提出 KPSA（Kernelized Parameter Sensitivity Atlas），从经验神经正切核的块分解推导，用轻量核估计未见输入的归一化参数组敏感性，并给出有限源与不可约表示误差的界及 margin-based top-$k$ 恢复。
来源：arXiv · Statistics Machine Learning · arxiv.org