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English(EN) When Superpixels Fail on Documents: A Study of Segmentation for LIME Explanations

文档图像分类解释通过领域感知分割得到改进

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

arXiv 上发表的一项新研究调查了分割选择对文档图像分类 LIME 解释可靠性的影响。研究人员发现，常用于自然图像的标准超像素分割与文本区域和布局块等文档结构对齐不佳。通过在 RVL-CDIP 数据集上比较 Quickshift 和 SLIC 与源自 OCR 边界框和规则网格的文档感知分割，该研究表明领域特定分割显著提高了解释的一致性、正确性和局部保真度。这些文档感知方法还揭示了与数据集偏差相关的捷径行为，而这些行为通常被超像素方法所忽略，突显了对特定领域量身定制的可解释表示的需求。 AI

影响 强调了领域特定预处理对于可靠的 AI 模型可解释性的重要性，可能会影响 AI 解释的开发和评估方式。

排序理由 关于 AI 模型解释的分割方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Quentin Telnoff, Emanuela Boros, Micka\"el Coustaty, Robin Jarry, Fabrice Crohas, Antoine Doucet ·

    当超像素在文档上失效时：LIME解释的分割研究

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