FR-KANヘッドの解釈可能性を高めるためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、FR-KANのフーリエ係数を可視化することで、モデルがどのように入力データの特徴を捉えているかを理解する手助けになります。具体的には、各フーリエ係数がどのように出力に寄与しているかを分析することで、モデルの判断基準を明らかにすることができます。
次に、FR-KANのトレーニング過程において、重要な特徴やパターンを特定するためのアテンションメカニズムを組み込むことも有効です。アテンションメカニズムを利用することで、モデルが特定の入力部分にどのように焦点を当てているかを視覚化し、解釈可能性を向上させることができます。
さらに、FR-KANの設計において、Bスプラインや他の関数近似手法と組み合わせることで、モデルの解釈可能性を高めることも可能です。これにより、モデルの動作をより直感的に理解できるようになり、ユーザーがモデルの出力を信頼しやすくなるでしょう。