본 논문은 특징 기여도(feature attribution)의 평가를 위한 기준으로 등장한 안정성 보장(stability guarantees)에 대해 다룹니다. 기존의 인증 방법들은 과도하게 평활화된 분류기를 사용하고 보수적인 보장만을 제공하는 한계를 가지고 있습니다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 본 논문은 부드러운 안정성(soft stability)을 제시하고, 어떠한 기여도 방법에도 적용 가능한 단순하고, 모델에 의존하지 않으며, 표본 효율적인 안정성 인증 알고리즘(SCA)을 제안합니다. 또한, 약한 평활화(mild smoothing)가 정확도와 안정성 사이에서 더 나은 절충점을 제공하며, 이전 인증 방법에서 이루어졌던 과도한 타협을 피할 수 있음을 보입니다. 이러한 현상을 설명하기 위해, 부울 함수 분석을 사용하여 평활화 하에서 안정성에 대한 새로운 특성을 도출합니다. 비전 및 언어 작업에 대한 SCA 평가를 통해 설명 방법의 강건성을 측정하는 데 부드러운 안정성의 효과를 보여줍니다.
