特徴の視覚化は、ブラックボックス機械学習モデルの学習された特徴を視覚化するために使用されます。私たちのアプローチでは、視覚化の解釈可能性を向上させるために、変更されたトレーニングプロセスを検討し

arxiv_reader のブックマーク 2023/06/26 11:10

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4738462204224256325/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.13178v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.13178v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2306.13178v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ターゲットを絞った背景の除去により、解釈可能な特徴の視覚化が作成されます</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/human">human</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 特徴の視覚化は、ブラック ボックス機械学習モデルの学習された特徴を視覚化するために使用されます。私たちのアプローチでは、視覚化の解釈可能性を向上させるために、変更されたトレーニング プロセスを検討し</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230626#bookmark-4738462204224256325"><span class="datetime-body">2023/06/26 11:10</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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