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卷积神经网络的可解释性研究综述_窦慧.caj
卷积神经网络的可解释性研究综述_窦慧.caj
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卷积神经网络的可解释性研究综述_窦慧
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论文阐述了解释性的重要性,并提出了一种新的解释性分类方法,该分类方法分为三个维度:参与类型(被动解释性与主动解释性)、可解释性的类型和可解释性焦点(从局部解释性到全局解释性)。这种分类法为相关文献中论文的分布提供了一个有意义的3D视图,因为其中的两个维度不是简单的分类,而是允许有序的子类别。最后,论文总结了现有的可解释性评价方法,并提出了新分类方法启发下可能的研究方向。
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为此,未来研究可以聚焦于数据集的扩展与优化、模型通用性的提升、计算资源的有效利用以及可解释性的增强等方面,以进一步推动深度卷积神经网络在计算机视觉领域的应用发展。 深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用...
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