Fugu-MT 論文翻訳(概要): NormEnsembleXAI: Unveiling the Strengths and Weaknesses of XAI Ensemble Techniques

論文の概要: NormEnsembleXAI: Unveiling the Strengths and Weaknesses of XAI Ensemble Techniques

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17200v1
Date: Tue, 30 Jan 2024 17:33:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-31 13:54:01.627571
Title: NormEnsembleXAI: Unveiling the Strengths and Weaknesses of XAI Ensemble Techniques
Title（参考訳）: NormEnsembleXAI: XAI Ensemble Techniqueの強度と弱さを明らかにする
Authors: Weronika Hryniewska-Guzik, Bartosz Sawicki, Przemys{\l}aw Biecek
Abstract要約: 本稿では,説明可能な人工知能(XAI)アンサンブル手法の包括的解析について述べる。我々は,最小,最大,平均の関数と正規化手法を併用して解釈性を向上させる新しいアンサンブル手法であるNormEnsembleXAIを導入する。我々は、XAIアンサンブルの実践的実装を容易にし、透過的で解釈可能なディープラーニングモデルの導入を促進するライブラリを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.524804393257921
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents a comprehensive comparative analysis of explainable artificial intelligence (XAI) ensembling methods. Our research brings three significant contributions. Firstly, we introduce a novel ensembling method, NormEnsembleXAI, that leverages minimum, maximum, and average functions in conjunction with normalization techniques to enhance interpretability. Secondly, we offer insights into the strengths and weaknesses of XAI ensemble methods. Lastly, we provide a library, facilitating the practical implementation of XAI ensembling, thus promoting the adoption of transparent and interpretable deep learning models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,説明可能な人工知能(XAI)の総合的な比較分析を行う。私たちの研究は3つの重要な貢献をもたらす。まず, 最小, 最大, 平均関数を活用し, 可読性を高めるための正規化手法を併用した, 新たなナンセンスリング手法, normensemblexaiを提案する。第2に,XAIアンサンブル手法の長所と短所について考察する。最後に,xai ensemblingの実用的な実装を容易にするライブラリを提供し,透明で解釈可能なディープラーニングモデルの採用を促進する。

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