反事実的な例は、入力を変更して分類器の予測クラスを変更する方法を特定します。これにより、ディープニューラルネットワークなどのブラックボックスの性質が開かれます。画像分類のために可逆ニューラルネットワー

arxiv_reader のブックマーク 2021/03/26 11:44

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4700334280061883394/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.13701v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.13701v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2103.13701v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ECINN：可逆ニューラルネットワークからの効率的な反事実</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/generative">generative</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">反事実的な例は、入力を変更して分類器の予測クラスを変更する方法を特定します。これにより、ディープニューラルネットワークなどのブラックボックスの性質が開かれます。画像分類のために可逆ニューラルネットワー</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210326#bookmark-4700334280061883394"><span class="datetime-body">2021/03/26 11:44</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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