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Insertion Score

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TOOL · CL_300897 · Oct 15 · 04:00

新的FAMPE方法通过调整频带来增强AI模型的可解释性

研究人员开发了一种名为FAMPE（频率感知模型参数探索器）的新归因方法，以提高AI模型的可解释性。与之前同等扰动输入图像所有频率的旧方法不同，FAMPE独立调整低频和高频。这使得该方法能够适应被分析的特定模型，从而产生更忠实的归因图。在ImageNet上对各种卷积神经网络和视觉Transformer架构进行的实验表明，与AttEXplore基线相比，FAMPE显著提高了插入分数（Insertion Score），并且通过使用探针自动选…