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DenseNet161
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研究发现：量化会影响深度学习模型解释
一篇新发表在arXiv上的研究调查了训练后量化（PTQ）如何影响深度学习模型的可解释性。研究人员使用结合了Grad-CAM和LIME的双重框架，在INT8和INT4精度下评估了五种常见的CNN架构（VGG19、ResNet18、EfficientNet-B0、DenseNet161和MobileNetV2）。研究结果表明，量化会改变模型的内部推理，尽管DenseNet161的分类准确率与EfficientNet-B0相似，但其可解释性…
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研究发现：量化会影响深度学习模型解释
一项新研究调查了训练后量化（PTQ）对深度学习模型可解释性的影响，特别关注了五种卷积神经网络（CNN）架构。研究人员发现，虽然像INT8和INT4这样的量化方法在很大程度上保留了分类准确性，但它们会显著改变模型的内部推理和解释。该研究使用了一个结合了Grad-CAM和LIME的双重框架来分析空间注意力和输入级特征归因，结果表明在低精度下保持可解释性，架构选择至关重要。