深層学習モデルの予測を解釈および説明するために、さまざまな顕著性マップ手法が提案されています。顕著性マップを使用すると、入力信号のどの部分が予測結果に強い影響を与えるかを解釈できます。しかし、深層学習

arxiv_reader のブックマーク 2023/01/09 12:22

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4730671717971316196/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2301.02437v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2301.02437v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2301.02437v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">深層学習主導の顕著な領域の有効な P 値</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/saliency">saliency</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">深層学習モデルの予測を解釈および説明するために、さまざまな顕著性マップ手法が提案されています。顕著性マップを使用すると、入力信号のどの部分が予測結果に強い影響を与えるかを解釈できます。しかし、深層学習</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230109#bookmark-4730671717971316196"><span class="datetime-body">2023/01/09 12:22</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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