arXiv 机器学习· Viktoriia Huryn, Marco Simnacher, Jim Berend, Wojciech Samek, Christoph Lippert, Sonja Greven, Uwe Ohler·2026-11-02 13:00· 4 小时前AI 评分32

通过分层检验定位神经网络表征中编码的预测概念

Localizing predictive concepts encoded in neural representations via hierarchical testing

AI 导读

研究人员提出 CUTTIE 方法，通过将神经网络各层单元聚类成树并自顶向下进行条件独立性检验，在控制族错误率的同时定位与预测目标相关的信息。该方法利用条件归因图揭示单元所编码的基序。在根据 DNA 序列预测细胞特异性染色质可及性的卷积模型中，识别出的聚类概念成功映射到了已知调控基序。

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