explainable deep learning | BriefGPT

关键词explainable deep learning

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乳腺癌检测和分割的多任务框架下 BI-RADS 描述符的事后解释性
提出了 MT-BI-RADS 方法，通过三个层次的解释提高放射科医生对乳腺超声图像中肿瘤恶性程度预测过程的理解。
PDF10 months ago
Grad-CAM 在医学图像中的可解释性
可解释的深度学习在医学成像领域引起了广泛关注，研究探讨了可解释的深度学习和 Grad-CAM 在医学成像中的原理、应用技术及局限性，强调了它们对提高医学成像中深度学习模型精确性和解释性的潜力。
PDFa year ago
MM初探：通过视觉和文本解释实现可解释的 TextVQA 模型
该论文提出了一种可解释的深度学习模型 - MTXNet，着重于图像中的文本的多模态解释生成，并使用包含视觉信息和多种文本解释的新颖数据集 TextVQA-X 进行训练和评估，显示出该多模态解释与人类解释一致，有助于为模型的决策提供有用的见解
PDF3 years ago
ICCV解释深度学习中的局部、全局和高阶相互作用
本文提出了一种简单且高度通用的方法来解释神经网络推理过程中的相互作用部分。我们设计了一种基于交叉导数的算法，用于计算个体特征之间的统计交互效应，该方法适用于 2 阶和高阶（3 阶或更高阶）交互项。此外，我们将交叉导数扩展到计算机视觉领域，提
PDF4 years ago
可解释的深度学习：初学者的指南
本文提供了一份指南，让初学者可以更轻松地掌握可解释深度学习的基础方法和相关研究领域，介绍了三个定义了基础方法空间的简单维度、讨论了模型解释的评估以及可解释性在其他相关研究领域中的位置，并详细阐述了面向用户的解释设计和可解释深度学习可能的未来
PDF4 years ago
AAAI强化学习政策级解释的生成
为了解释深度强化学习序列的决策，该研究提出了抽象策略图，作为一系列状态的马尔可夫链，以及基于值函数和观测到的转换的抽象策略图生成方法。该方法适用于许多现有的强化学习方法，具有二次时间复杂度和可靠性。
PDF5 years ago