Axym Labs 提出 KPSA 核化参数敏感度图谱
原文标题：Kernelized Parameter Sensitivity Atlases for Amortized Conditional Interpretability
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论文提出 KPSA（核化参数敏感度图谱），基于经验神经正切核的块分解，度量归一化的参数组敏感度，并用轻量核为未见输入估计敏感度。在视觉、预测与蛋白质建模任务中，其选出的参数组可达到一阶反向传播 oracle 39%-85% 的扰动敏感度，同时将批量查询吞吐从 551 提升至 2041 图像/秒，峰值显存从 4.55GB 降至 0.44GB。
- 问题
- 反向传播归因逐样本计算昂贵，静态重要性分数又丢失输入依赖性。
- 方法
- 基于经验神经正切核块分解导出 KPSA，度量归一化参数组敏感度，并用轻量核为未见输入估计敏感度。
- 结果
- 选出参数组达一阶反向传播 oracle 39%-85% 的扰动敏感度，批量查询吞吐从 551 提升至 2041 图像/秒，峰值显存从 4.55GB 降至 0.44GB。
- 影响
- 让参数级归因可批量、低显存地用于大模型可解释性与稀疏微调。
机构：Axym Labs
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