Attribution Explanations for Deep Neural Networks: A Theoretical Perspective
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Deng, Huiqi, Pei, Hongbin, Zhang, Quanshi, Du, Mengnan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
The Interaction Bottleneck of Deep Neural Networks: Discovery, Proof, and Modulation
di: Deng, Huiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Deng, Huiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Attributions of Input Variables in a Coalition
di: Zheng, Xinhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zheng, Xinhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Technical Note: Defining and Quantifying AND-OR Interactions for Faithful and Concise Explanation of DNNs
di: Li, Mingjie, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Mingjie, et al.
Pubblicazione: (2023)
Does a Neural Network Really Encode Symbolic Concepts?
di: Li, Mingjie, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Mingjie, et al.
Pubblicazione: (2023)
Rethinking Spiking Neural Networks from an Ensemble Learning Perspective
di: Ding, Yongqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ding, Yongqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantifying the Intrinsic Usefulness of Attributional Explanations for Graph Neural Networks with Artificial Simulatability Studies
di: Teufel, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Teufel, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2023)
Explaining Generalization Power of a DNN Using Interactive Concepts
di: Zhou, Huilin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhou, Huilin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Obtaining Example-Based Explanations from Deep Neural Networks
di: Dong, Genghua, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dong, Genghua, et al.
Pubblicazione: (2025)
Who Does What in Deep Learning? Multidimensional Game-Theoretic Attribution of Function of Neural Units
di: Dixit, Shrey, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dixit, Shrey, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding Generalization through Decision Pattern Shift
di: Deng, Huiqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Deng, Huiqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Is Your Explanation Reliable: Confidence-Aware Explanation on Graph Neural Networks
di: Zhang, Jiaxing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jiaxing, et al.
Pubblicazione: (2025)
GradCFA: A Hybrid Gradient-Based Counterfactual and Feature Attribution Explanation Algorithm for Local Interpretation of Neural Networks
di: Sanderson, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sanderson, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards the Resistance of Neural Network Watermarking to Fine-tuning
di: Tang, Ling, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tang, Ling, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explanations are a Means to an End: Decision Theoretic Explanation Evaluation
di: Guo, Ziyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Ziyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Explainable Artificial Intelligence (XAI): A Data Mining Perspective
di: Xiong, Haoyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xiong, Haoyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Neural Networks via Complex Network Theory: a Perspective
di: La Malfa, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: La Malfa, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-informed Attention-enhanced Fourier Neural Operator for Solar Magnetic Field Extrapolations
di: Cao, Jinghao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cao, Jinghao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pathwise Explanation of ReLU Neural Networks
di: Lim, Seongwoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lim, Seongwoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
The GECo algorithm for Graph Neural Networks Explanation
di: Calderaro, Salvatore, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Calderaro, Salvatore, et al.
Pubblicazione: (2024)
Regularizing Explanations in Bayesian Convolutional Neural Networks
di: Bekkemoen, Yanzhe, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Bekkemoen, Yanzhe, et al.
Pubblicazione: (2021)
Comparative Analysis of Demonstration Selection Algorithms for LLM In-Context Learning
di: Shu, Dong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shu, Dong, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Model of Causal Explanation on Neural Networks for Tabular Data
di: Isozaki, Takashi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Isozaki, Takashi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unifying Attribution-Based Explanations Using Functional Decomposition
di: Gevaert, Arne, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gevaert, Arne, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Neural Network Causal Explanation via Neural Causal Models
di: Behnam, Arman, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Behnam, Arman, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncertainty Quantification for Gradient-based Explanations in Neural Networks
di: Mulye, Mihir, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mulye, Mihir, et al.
Pubblicazione: (2024)
Game-theoretic Counterfactual Explanation for Graph Neural Networks
di: Chhablani, Chirag, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chhablani, Chirag, et al.
Pubblicazione: (2024)
FAME: Formal Abstract Minimal Explanation for Neural Networks
di: Boumazouza, Ryma, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Boumazouza, Ryma, et al.
Pubblicazione: (2026)
How Explanations Leak the Decision Logic: Stealing Graph Neural Networks via Explanation Alignment
di: Ma, Bin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ma, Bin, et al.
Pubblicazione: (2025)
GRExplainer: A Universal Explanation Method for Temporal Graph Neural Networks
di: Li, Xuyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Xuyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Layerwise Change of Knowledge in Neural Networks
di: Cheng, Xu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Xu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Proximity-Informed Calibration for Deep Neural Networks
di: Xiong, Miao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xiong, Miao, et al.
Pubblicazione: (2023)
GNNInterpreter: A Probabilistic Generative Model-Level Explanation for Graph Neural Networks
di: Wang, Xiaoqi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wang, Xiaoqi, et al.
Pubblicazione: (2022)
Counterfactual Explanations for Hypergraph Neural Networks
di: Veglianti, Fabiano, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Veglianti, Fabiano, et al.
Pubblicazione: (2026)
ProxiMix: Enhancing Fairness with Proximity Samples in Subgroups
di: Hu, Jingyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Jingyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Dual-Perspective Approach to Evaluating Feature Attribution Methods
di: Li, Yawei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Yawei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Tuning for Trustworthiness -- Balancing Performance and Explanation Consistency in Neural Network Optimization
di: Hinterleitner, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hinterleitner, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Attribution Maps to Human-Understandable Explanations through Concept Relevance Propagation
di: Achtibat, Reduan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Achtibat, Reduan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Hypothesis Class Determines Explanation: Why Accurate Models Disagree on Feature Attribution
di: B, Thackshanaramana
Pubblicazione: (2026)
di: B, Thackshanaramana
Pubblicazione: (2026)
Provably Robust and Plausible Counterfactual Explanations for Neural Networks via Robust Optimisation
di: Jiang, Junqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jiang, Junqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
DeepACTIF: Efficient Feature Attribution via Activation Traces in Neural Sequence Models
di: Hosp, Benedikt W.
Pubblicazione: (2025)
di: Hosp, Benedikt W.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
The Interaction Bottleneck of Deep Neural Networks: Discovery, Proof, and Modulation
di: Deng, Huiqi, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Towards Attributions of Input Variables in a Coalition
di: Zheng, Xinhao, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Technical Note: Defining and Quantifying AND-OR Interactions for Faithful and Concise Explanation of DNNs
di: Li, Mingjie, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Does a Neural Network Really Encode Symbolic Concepts?
di: Li, Mingjie, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Rethinking Spiking Neural Networks from an Ensemble Learning Perspective
di: Ding, Yongqi, et al.
Pubblicazione: (2025)