Transferencia de explicabilidad visual de modelos Vision Transformer de autoexplicación a solo predicción mediante aritmética de tareas

Resumen del corpus

Se propone un método para transferir la capacidad de explicación visual de modelos Vision Transformer (ViT) autoexplicativos de un dominio fuente a modelos solo de predicción en un dominio objetivo mediante aritmética de tareas. Este método añade un vector de explicabilidad basado en supervisión de explicación del dominio fuente, logrando mejorar la calidad de la explicación sin perder significativamente la precisión de clasificación.