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图像文字表示的多模态信息瓶颈归因的视觉解释
通过多模态信息瓶颈（M2IB）方法，本文提出了一种改进视觉 - 语言预训练模型的可解释性的方法，学习将相关视觉和文本特征保留并压缩无关信息的潜在表示。在安全关键领域如医疗保健中应用 M2IB，展示了其在视觉 - 语言预训练模型的归因分析上提
PDF6 months ago
MAEA：多模态归因嵌入式人工智能
理解多模态感知以支持具体人工智能是一个开放性问题，因为这些输入可能既包含高度互补的信息，也存在冗余的信息。我们提出了 MAEA 框架，以计算每个可微策略的模态全局归属，并展示了如何应用归属性分析 EAI 策略中的语言和视觉归属性进行低层行为
PDFa year ago
DAAM：利用交叉注意力解释稳定扩散
本文使用文本像素聚合对 Stable Diffusion 进行图像生成的文本图像归因分析，将此方法命名为 DAAM，应用于像素空间中的句法角色特征描述，在协 NECT 模式下发现同义词对生成质量有害，其中形容词描述过于广泛。
PDF2 years ago
CVPR使用本地归属度映射解释超分辨网络
本篇论文提出一种名为 LAM 的局部指向图方法，通过对超分辨率（SR）神经网络模型及图像的像素引入模糊因子，探索其对模型输出结果的影响，结果表明：1）输入像素范围越广，SR 性能越好；2）采用更广范围的注意力机制及非局部卷积核能提取越多的特
PDF4 years ago
基于梯度的归因方法解释和理解图卷积神经网络
本文提出了一种 Node Attribution Method (NAM) 梯度归因分析方法和 Node Importance Visualization (NIV) 方法，用于分析处理非格型关系数据如图形的图卷积神经网络（GCN）模型，并
PDF5 years ago