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MProtoNet: 基于案例的可解释性模型用于三维多参数磁共振成像的脑肿瘤分类
本文提出了一种基于 ProtoPNet 的神经网络模型，即 MProtoNet，用于处理 3D mpMRI 数据并实现脑肿瘤分类。该模型引入了一种新的注意力机制，结合软化掩膜和在线 CAM 损失函数，在没有人工标签的情况下显著提高了正确性和
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a year ago
开放式主动学习策略的评估和解释
本研究介绍了一个名为 OpenAL 的灵活开源框架，用于快速运行和比较现实任务中提出的采样可用性策略。该基准测试还增加了可解释性度量和统计分析方法，以确保对数据集的采样需求被最好地解决。
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a year ago
VCNet: 用于生成逼真反事实的自我解释模型
提出了 VCNet-Variational Counter Net，这是一个用于回归或分类的模型架构，它能够同时生成预测和接近预测类分布的因果解释，该模型在表格数据集上的实证评估结果表明，其结果与最先进的方法相当竞争。
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2 years ago
使用解缠树表示来解析神经策略
本文通过设计一种从紧凑神经策略中抽取树形表示的算法，并引入可解释性度量来评估网络对任务动态的发现能力，进一步量化提取决策路径的准确性和计算跨神经元逻辑冲突，成功应用于多种紧凑网络体系结构，并取得了显著的成果。
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2 years ago
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