DOCS/research/explainability/kim_et_al_2018_tcav.md
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2025-08-18 00:37:51 +09:00

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Interpretability Beyond Feature Attribution: Quantitative Testing with Concept Activation Vectors (TCAV)

  • Authors: Been Kim, Martin Wattenberg, Justin Gilmer, Carrie Cai, James Wexler, Fernanda Viegas, Rory Sayres
  • Year: 2018
  • Summary: TCAV moves beyond explaining predictions in terms of low-level features and instead explains them in terms of high-level, human-understandable concepts. It quantifies the degree to which a user-defined concept (e.g., 'stripes' for a zebra classifier) is important to a model's prediction for a class of inputs. This allows for more global and intuitive explanations.
  • Link: https://arxiv.org/abs/1711.11279