model validation | BriefGPT

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实时深度学习武器检测技术用于减轻单独狼袭击
设计使用深度学习的自动武器检测技术，旨在通过神经网络定位和检测武器物体的存在，并对其武器类别（包括手枪、刀、左轮手枪和步枪）进行分类。通过对 YOLOv5 模型应用剪枝和集成技术，得到推断速度为 8.1 毫秒、78% 的最高得分，而 Fas
PDFa month ago
MRI 可解释的概念映射：揭示基于深度学习的脑疾病分类的机制
通过对深度神经网络学习的概念进行系统性研究，可以确定变化的大脑区域用于模型验证，从而增加疾病分类模型的可靠性。
PDF3 months ago
AttributionScanner：一个基于数据分割验证的无元数据的可视分析系统
通过分析数据切片来验证机器学习模型，使用可解释性人工智能技术提取解释性特征，设计了 AttributionScanner，一种用于数据切片验证的人机协同可视分析系统，通过可视化总结数据切片并使用神经网络正则化技术，验证模型并解决问题，旨在实
PDF6 months ago
通过原型概念解释验证深度模型决策的 (非) 常规理解
本文提出了一个基于概念的后续解释 AI 框架，通过原型模型不仅传达了每个实例的决策策略 (局部)，而且还传达了整体的类别决策策略 (全局)，从而降低了对人类长期评估的依赖，并使模型验证成为一个直观且可解释的工具。
PDF7 months ago
使用成对帧评估改进数字病理模型的统计基准测试
论文介绍了一种相对基准测试的方法，即 “嵌套成对帧”，用于对细胞或组织数字病理学模型与手动病理学家注释进行对比，并对细胞分类、组织分类和细胞计数预测任务进行了评估。
PDFa year ago
异常检测中的机智汉斯效应
本文为异常检测模型提供了一种可解释人工智能（XAI）的方法，以突出不同类型模型所使用的相关特征，并揭示了 “Clever Hans” 效应在许多意外形式中的普遍存在，这是由于模型自身的结构使其无法检测到真正相关的特征，提供了警告，并指出通过
PDF4 years ago
峰值超阈值分析
本文将尖峰超过门限的分析方法扩展到函数数据的极值分析，使用广义 r-Pareto 过程对函数 r 阈值超限进行建模，并提出了相应的构造规则、模拟算法和推断程序，并使用该方法研究了欧洲风暴和重度空间降雨的极端情况。
PDF4 years ago
卷积神经网络作为视觉系统模型：过去、现在和未来
本综述介绍了卷积神经网络（CNN）在计算神经科学中作为良好模型的特征，以及这些模型如何在理解和实验生物视觉方面提供启示，并讨论了在基本物体识别之外的视觉研究中使用 CNN 的新兴机会。
PDF4 years ago
经济代理人基于模型校准方法的比较
该研究使用计算实验通过比较多种普遍使用的代理模型定值方法，发现贝叶斯估计法优于频率学派、基于目标函数的方法，并提出需要进一步研究定值方法的未来方向。
PDF5 years ago
基于大数据和人工智能的模型验证自动数据切片方法
该研究提出了一个交互式框架 Slice Finder，使用统计技术找到可解释的子集去诊断模型的问题，应用包括识别模型公平性和欺诈检测等。
PDF6 years ago