2026年01月16日
## 要約：
TimeSAEは、ブラックボックスモデルの予測を説明するための新しいフレームワークです。既存の説明手法の分布シフトに対する脆弱性に着目し、スパースオートエンコーダと因果関係の概念を組み合わせることで、より忠実で頑健な説明を提供します。実データと合成データでの評価により、その有効性が確認されました。
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## 翻訳：
arXiv:2601.09776v1 Announce Type: new
Abstract: ブラックボックスモデルと事前学習モデルが時系列アプリケーションで普及するにつれて、その予測を理解し説明することがますます重要になっています。特に、解釈性と信頼性が不可欠な高リスク分野では重要です。しかし、既存のほとんどの方法は、インディストリビューションの説明のみを含み、学習能力を持つ一般化を必要とする学習サポートの外には一般化されません。本研究では、スパースオートエンコーダ（SAE）と因果関係という二つの側面から、時系列データのブラックボックスモデルを説明するためのフレームワークを提供することを目的としています。現在の説明手法の多くは分布シフトに敏感であり、現実世界のシナリオでの効果を制限することを示します。スパースオートエンコーダの概念に基づいて、ブラックボックスモデルの説明のためのフレームワークTimeSAEを紹介します。合成データと実世界の時系列データセットの両方でTimeSAEを広範囲に評価し、主要なベースラインと比較します。定量的なメトリックと定性的な洞察によって裏付けられた結果は、TimeSAEがより忠実で頑健な説明を提供することを示しています。コードは使いやすいライブラリ TimeSAE-Lib: https://anonymous.4open.science/w/TimeSAE-571D/ で入手できます。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.09776)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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