Fugu-MT 論文翻訳(概要): Part-based Quantitative Analysis for Heatmaps

論文の概要: Part-based Quantitative Analysis for Heatmaps

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13264v1
Date: Wed, 22 May 2024 00:24:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-25 01:43:54.123404
Title: Part-based Quantitative Analysis for Heatmaps
Title（参考訳）: パートベース熱マップの定量的解析
Authors: Osman Tursun, Sinan Kalkan, Simon Denman, Sridha Sridharan, Clinton Fookes,
Abstract要約: ヒートマップは、深いネットワーク決定を理解するのに役立ち、説明可能なAI(XAI)の一般的なアプローチである。熱マップ解析は一般的に非常に主観的であり、ドメインの専門家に限られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 49.473051402754486
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Heatmaps have been instrumental in helping understand deep network decisions, and are a common approach for Explainable AI (XAI). While significant progress has been made in enhancing the informativeness and accessibility of heatmaps, heatmap analysis is typically very subjective and limited to domain experts. As such, developing automatic, scalable, and numerical analysis methods to make heatmap-based XAI more objective, end-user friendly, and cost-effective is vital. In addition, there is a need for comprehensive evaluation metrics to assess heatmap quality at a granular level.
Abstract（参考訳）: ヒートマップは、深いネットワーク決定を理解するのに役立ち、説明可能なAI(XAI)の一般的なアプローチである。熱マップの情報性やアクセシビリティの向上には大きな進歩があったが、熱マップ解析は一般に非常に主観的であり、ドメインの専門家に限られている。そのため、ヒートマップベースのXAIをより客観的に、エンドユーザーフレンドリで、コスト効率の良いものにするための自動、スケーラブル、数値分析手法の開発が不可欠である。さらに、熱マップの品質を粒度レベルで評価するための総合的な評価指標も必要である。

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