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增强可解释人工智能:结合 GradCAM 和 LRP 的混合方法用于 CNN 的解释性
通过结合 GradCAM 和 LRP 方法,我们提出了一种新的技术来解释基于 CNN 的模型的输出。在这种方法中,首先对 GradCAM 方法产生的解释进行处理以去除噪声,然后将处理后的输出与 LRP 的输出逐元素相乘,最后对乘积应用高斯模
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2 months ago
XAI for Transformers: 通过保守传递实现更好的解释
本文讨论了使用梯度信息的 Transformer 解释性方法的效果不佳,识别输入特征对预测的贡献不可靠,提出了一种更稳定的方法,该方法可以被视为对 Transformer 的 LRP 方法的适当扩展,通过 Attention Heads 和
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2 years ago
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