動機：従来の画像帰属方法は、ニューラルネットワークの予測を十分に説明するのに苦労しています。予測の説明は、特に医療画像において、誤検出の予測が患者のケアに影響を与える可能性がある場合にAIシステムを展

arxiv_reader のブックマーク 2021/04/27 11:35

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4701818329884010562/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2102.09475v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2102.09475v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2102.09475v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">潜在シフトによるGifsplanation：胸部X線の反事実的生成への単純なオートエンコーダアプローチ</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/GAN">GAN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/gradient">gradient</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">動機：従来の画像帰属方法は、ニューラルネットワークの予測を十分に説明するのに苦労しています。予測の説明は、特に医療画像において、誤検出の予測が患者のケアに影響を与える可能性がある場合にAIシステムを展</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210427#bookmark-4701818329884010562"><span class="datetime-body">2021/04/27 11:35</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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