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Evaluación integral de prototipos de redes neuronales
Created by
Haebom
Autor
Philipp Schlinge, Steffen Meinert, Martin Atzmueller
Describir
Este artículo ofrece un análisis exhaustivo de los modelos prototipo clave, como ProtoPNet, ProtoPool y PIPNet. Destacamos la importancia de los modelos prototipo en la inteligencia artificial explicable (XAI) y el aprendizaje automático interpretable, y evaluamos exhaustivamente su interpretabilidad utilizando métricas existentes y nuevas propuestas. Los tres modelos se aplican a diversos conjuntos de datos (clasificación de grano fino, entornos sin IID y clasificación multietiqueta) para comparar y analizar su rendimiento. También proporcionamos una biblioteca de código abierto ( https://github.com/uos-sis/quanproto) para añadir fácilmente modelos y métricas .
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos nuevas métricas para evaluar de forma integral la interpretabilidad de los modelos prototipo.
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Presentamos aplicaciones prácticas comparando y analizando el rendimiento de modelos prototipo en varios conjuntos de datos.
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Proporcionar bibliotecas de código abierto para aumentar la reproducibilidad y capacidad de expansión de la investigación.
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Limitations:
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Los tipos de modelos prototipo incluidos en el análisis pueden ser limitados.
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Puede ser necesaria una validación adicional de la generalidad y versatilidad de los nuevos indicadores propuestos.
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Se necesita más investigación para determinar si los resultados del análisis de un conjunto de datos específico pueden generalizarse a otros conjuntos de datos.
