Jul, 2024

增强型槽注意力分类器的可解释图像识别

TL;DRESCOUTER 是一种基于改进的槽注意机制的可视化可解释分类器,不仅提供高分类准确性,还能提供对决策过程背后推理的更透明的洞察。它通过将解释融入每个类别的最终置信度得分,为每个类别提供更直观的解释,同时为所有类别提供正面或负面解释,以阐明图像属于某一类别的原因或不属于某一类别的原因。通过精确调整解释区域的大小,以提供更精确的解释,并使用特定于 ESCOUTER 的损失函数进行模型行为的微调,在各种数据集和 XAI 指标的严格测试中,我们的方法优于以往的最先进方法,巩固了它作为解释工具的有效性。