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TbExplain：基于文本的场景分类模型的统计预测校正解释方法
通过采用解释性人工智能技术和预训练的目标检测器，本文提出了一个名为 TbExplain 的框架，用于针对场景分类模型提供基于文本的解释。此外，TbExplain 还结合了一种新的方法，在初始预测不可靠时基于输入图像中的对象统计数据进行预测校
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a year ago
利用基于热图的可解释 AI 提高深度神经网络分类置信度
本文研究基于热图的可解释 AI 方法在图像分类问题中的质量，并且提出了一个新的分布来显示正确预测和错误预测之间的鲜明差异。最后，提出了一种名为 “生成增强解释” 的方法，可生成能够提高预测精度的热图。
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3 years ago
人体姿态估计的分布感知坐标表示
本文研究基于 heatmap 的人体姿态估计中的坐标表示方法，并提出了一种更为合理和有效的分布感知解码方法和准确的 heatmap 分布生成方法，最终提出了一种名为 DARK 的新型坐标表示方法，并在 MPII 和 COCO 等基准测试上获
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5 years ago
AAAI
注意力网络中的深度特征分析
该研究提出了一种基于注意力机制的深度神经网络模型解释方法，通过可视化生成的热图分析分类准确性和注意力之间的关系，并证明了使用改进注意力方法可以更好的展示分类器的解释。
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5 years ago
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
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9 years ago
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