Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards White Box Deep Learning

論文の概要: Towards White Box Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09863v4
Date: Mon, 15 Apr 2024 15:42:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 22:36:28.818202
Title: Towards White Box Deep Learning
Title（参考訳）: ホワイトボックスの深層学習に向けて
Authors: Maciej Satkiewicz,
Abstract要約: 本稿では,ホワイトボックスニューラルネットワークの概念的枠組みとしての意味的特徴を紹介する。概念モデルの証明は、本質的には解釈可能であり、パラメータ数が少なく、ほぼ人間レベルの対角テストのメトリクスを達成している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper introduces semantic features as a candidate conceptual framework for white-box neural networks. The proof of concept model is well-motivated, inherently interpretable, has low parameter-count and achieves almost human-level adversarial test metrics - with no adversarial training! These results and the general nature of the approach warrant further research on semantic features. The code is available at https://github.com/314-Foundation/white-box-nn
Abstract（参考訳）: 本稿では,ホワイトボックスニューラルネットワークの概念的枠組みとしての意味的特徴を紹介する。概念モデルの証明は、本質的に解釈可能で、パラメータ数が少なく、ほぼ人間レベルの対人テストのメトリクスを達成します。これらの結果とアプローチの一般的な性質は、意味的特徴に関するさらなる研究を保証している。コードはhttps://github.com/314-Foundation/white-box-nnで公開されている。

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