研究人员在 Derm7pt 皮肤镜数据集中发现了显著的概念层面不一致性，这限制了概念瓶颈模型 (CBMs) 的准确性。通过应用粗糙集理论，他们发现 16.4% 的概念配置文件与冲突的诊断相关联，理论上将 CBM 的准确性上限设定在 92.1%。该研究还提出了一个经过筛选的一致性子集 Derm7pt+，证明了在各种骨干架构下 CBM 性能的提高。 AI
影响 强调了影响模型可解释性和准确性的数据集质量问题，表明数据整理是实现可靠 CBM 的关键。
排序理由 学术论文分析数据集不一致性及其对模型准确性的影响。
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