Mar, 2016

通过分解深度控制解释性热力图的分辨率和语义

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TL;DR本文将 Layer-wise Relevance Propagation 算法应用于深度卷积神经网络和 Fisher Vector 分类器，通过可视化热图比较两种分类器的图像感知和预测策略。作者演示了在 LRP 过程中不同分解截止点选择对测试图像热图分辨率和语义的影响。
发现论文，激发创造
  • 评估深度神经网络学习的可视化

    本文提出了一种可视化深度神经网络分类决策的方法，使用基于区域扰动的方法评估热图，并比较了三种不同方法计算的热图对网络分类决策的解释力，结果发现基于层级相关传播方法对解释分类决策的效果更好。同时，本文还探讨了利用热图进行神经网络性能无监督评估的方法。

    Sep, 2015

  • NLP 中非线性分类器预测解释

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    Jun, 2016

  • 通过对比反向传播理解 CNN 的个体决策

    本研究探讨了 DeConvNets、vanilla Gradient Visualization 和 Guided Backpropagation 等基于反向传播的方法，提出了一种基于 Layer-wise Relevance Propagation (LRP) 方法的 Contrastive Layer-wise Relevance Propagation (CLRP) 方法，能够产生实例特定、类别区分、像素级的解释，并定量地进行评估，证明 CLRP 比 LRP 生成更好的解释。

    Dec, 2018

  • 层级相关性传播用于可解释的推荐

    本文探讨使用深度学习的模型进行推荐解释的问题，我们使用深度卷积神经网络从输入图像中提取相关特征，并在特征空间中识别图像之间的相似性，最后使用 Amazon 产品数据集验证了我们方法的有效性。

    Jul, 2018

  • 可解释的深度神经网络用于单次试验的脑电波分类

    本研究探讨利用 DNNs 和 LRP 应用于 EEG 数据分析，发现 DNNs 在分类准确性上具有可比性，并且通过 LRP 的热图，可以提供神经活动高分辨率的评估，这是 DNN 在神经科学应用中被限制使用的可解释性不足的潜在解决方案。

    Apr, 2016

  • 利用 LRP 最佳实践解释神经网络决策

    本文研究探讨了解释型人工智能（XAI）中的一种常用方法 —— 层级相关性传递（LRP），发现新的应用方式能够更好地表征模型的推理，同时提高 LRP 的对象定位和类别区分性。

    Oct, 2019

  • 情感分析中解释循环神经网络预测

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    Jun, 2017

  • 针对具有本地重正化层神经网络的逐层相关性传播

    本文提出了一种扩展分层关联传播到具有局部重新规范化层的神经网络的方法，并在 CIFAR-10、Imagenet 和 MIT Places 数据集上评估了该方法的性能。

    Apr, 2016

  • 自编码器的分层相关传递解锁

    我们提出了一个快速的可解释性解决方案，通过深度泰勒分解框架扩展层级相关传播方法，引入了一种新的验证技术，与基线方法进行比较，在缺少基础真实数据的情况下突出了所提出的可解释性解决方案的计算和质量方面的优势。

    Mar, 2023

  • 当解释欺骗我们：为什么很多改进版的 BP Attribution 失败了

    该研究分析了多种 BP 方法，提供了一种理论和实证的框架来评估新的和现有的 BP 方法的可信度，表明这些方法的解释与后续层的参数无关，测量了这些方法如何忽略后续层信息，发现 DeepLIFT 是唯一不受此限制的方法。

    Dec, 2019