理論的背景が未解明な物理現象の説明は、理論への洞察を与えるため重要です。また、画像分類の判断根拠を視覚的に説明したり、衝突などのリスクを事前に言語的に説明できれば有用です。我々はLambda Networksの解釈性を向上したLambda Attention Branch Networksを開発し、既存の説明生成手法を超える解釈性を達成しました。
