Abhay Kumar Pathak

新框架 ReMoDEx 评估大规模图像分类器的决策

研究人员开发了 ReMoDEx，一个旨在大规模评估深度学习图像分类器决策过程的框架。该方法结合了局部可解释性技术和一个全局模块，以识别和聚类常见的决策策略，超越了单一样本热图检查。当应用于医学影像的 VGG16 分类器时，ReMoDEx 揭示了两种普遍的策略：依赖于胸部中心区域和对图像边界的敏感性，这表明可能存在传统准确性指标可能忽略的捷径学习。