基于类激活映射的可解释性方法在农作物检测识别中的发展现状与趋势
郭文娟， 冯全 - 智能化农业装备学报(中英文), 2023 - znhnyzbxb.niam.com.cn
深度学习模型被广泛应用于农作物检测和识别领域, 其优势在于通过构建不同的功能感知层而
优化模型, 能够自动提取输入数据的特征, 实现端到端地学习. 但是该模型中未知的数据处理过程 …
优化模型, 能够自动提取输入数据的特征, 实现端到端地学习. 但是该模型中未知的数据处理过程 …
混凝土坝面作业场景智能识别ResNet50-SEMSF 方法
陈述， 孙孟文， 陈云， 曹坤煜， 李智， 聂本武 - 水力发电学报, 2024 - slfdxb.cn
为提高混凝土坝面作业场景识别工作效率, 提出了一种混凝土坝面作业场景智能识别方法(
ResNet50-SEMSF). 将采集的坝面施工现场监控视频分割为图像, 分析混凝土坝面作业人, 机 …
ResNet50-SEMSF). 将采集的坝面施工现场监控视频分割为图像, 分析混凝土坝面作业人, 机 …
针对可逆神经网络的可视化解释方法
牟新颖， 宋冰冰， 李钒效， 郑奕森， 周维… - 网络与信息安全 …, 2023 - infocomm-journal.com
为了更好地理解深度神经网络(DNN, deep neural network) 在应用过程中出现的决策依据未知
以及容易受到对抗攻击等安全问题, 模型可解释性受到广泛关注. 虽然越来越多的学者针对传统 …
以及容易受到对抗攻击等安全问题, 模型可解释性受到广泛关注. 虽然越来越多的学者针对传统 …
融合多层次决策信息的视觉解释方法.
杨传栋， 钱立志， 孙子文， 陈栋… - Journal of Computer …, 2024 - search.ebscohost.com
视觉解释方法是深度神经网络可解释领域的热门研究课题, 但现有方法未能有效利用多层次决策
信息导致视觉解释效果差. 针对此问题, 提出一种融合多层次决策信息的视觉解释方法 …
信息导致视觉解释效果差. 针对此问题, 提出一种融合多层次决策信息的视觉解释方法 …
[HTML][HTML] Review of Interpretable Machine Learning for Information Resource Management
L Zhifeng, W Jimin - Data Analysis and Knowledge …, 2023 - manu44.magtech.com.cn
[Objective] This paper systematically summarizes the research on interpretable machine
learning methods and their applications for information resource management. It identifies …
learning methods and their applications for information resource management. It identifies …