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May, 2023
利用模型 knockoffs 实现基于概念的图像分类器显著性解释
Statistically Significant Concept-based Explanation of Image Classifiers via Model Knockoffs
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Kaiwen Xu, Kazuto Fukuchi, Youhei Akimoto, Jun Sakuma
TL;DR
本研究提出了一种利用深度学习模型学习图像概念，然后使用Knockoff样本选择重要概念进行预测的方法来控制误发现率，实验结果表明该方法可以控制FDR并选择高度可解释的概念来提高模型的可靠性。
Abstract
A
concept-based classifier
can explain the decision process of a
deep learning model
by human-understandable concepts in
image classification
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