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ÉValuation complète des prototypes de réseaux neuronaux
Created by
Haebom
Auteur
Philipp Schlinge, Steffen Meinert, Martin Atzmueller
Contour
Cet article propose une analyse approfondie des principaux modèles prototypes, notamment ProtoPNet, ProtoPool et PIPNet. Nous soulignons l'importance des modèles prototypes dans l'intelligence artificielle explicable (XAI) et l'apprentissage automatique interprétable, et évaluons de manière exhaustive leur interprétabilité à l'aide de métriques existantes et nouvellement proposées. Les trois modèles sont appliqués à différents ensembles de données (classification fine, paramètres non IID et classification multi-étiquettes) afin de comparer et d'analyser leurs performances. Nous fournissons également une bibliothèque open source ( https://github.com/uos-sis/quanproto) permettant d'ajouter facilement des modèles et des métriques .
Takeaways, Limitations_
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Takeaways:
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Nous présentons de nouvelles mesures pour évaluer de manière exhaustive l’interprétabilité des modèles prototypes.
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Nous présentons des applications pratiques en comparant et en analysant les performances de modèles prototypes sur divers ensembles de données.
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Augmenter la reproductibilité et l’évolutivité de la recherche en fournissant des bibliothèques open source.
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Limitations:
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Les types de modèles prototypes inclus dans l’analyse peuvent être limités.
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Une validation supplémentaire de la généralité et de la polyvalence des nouveaux indicateurs proposés pourrait être nécessaire.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer si les résultats d’analyse d’un ensemble de données spécifique peuvent être généralisés à d’autres ensembles de données.
