作家検証の課題は、照会された手書き画像サンプルと既知の手書き画像サンプルが同一の作家に属するかどうかの尤度スコアを提供することである。このような課題は、ニューラルネットワークがその結果を解釈可能にする必要があることを意味する。つまり、ネットワークの意思決定プロセスへの洞察を提供する必要がある。我々はクロスアテンションとソフトアテンション機構を実装し、統合することで、2次元入力の特徴空間における高相関かつ重要なポイントを捉えることを目指した。アテンションマップは、ネットワーク出力尤度スコアの説明的前提として機能する。また、アテンション機構により、ネットワークは入力の関連性が高い領域に焦点を当てることが可能となり、分類性能が向上する。提案手法はCEDAR連筆「AND」データセットにおいて、同一作家検出精度86％を達成した。さらに、複数レベルのネットワークからアテンションマップを抽出することで、提供される意思決定に対する意味のある説明を生成している。