Пояснюване глибоке навчання: візуальна аналітика з використанням матриць переходів
Mathematics, т. 12, № 7, стаття 1024
Стислий огляд дослідження
Матриця переходу відображає ознаки глибокої мережі в зрозумілішу модель для перевірки засобами візуальної аналітики. Процес пояснення передбачає участь людини. Експерименти на MNIST, FNC-1 та Iris зіставляють отримані подання й результати класифікації з еталонними даними.
Бібліографічне посилання
Формат цитування для вашого видання чи організації звірте із записом у видавця.
Pavlo Radiuk, Oleksander Barmak, Eduard Manziuk, Iurii Krak. "Explainable Deep Learning: A Visual Analytics Approach with Transition Matrices". Mathematics, Vol. 12, No. 7, Article 1024, 2024. https://doi.org/10.3390/math12071024
Перевірте метод на вашій задачі.
Опишіть рішення, яке має підтримувати ваша система, та дані, з якими вона працює. Оцінимо придатність методу, визначимо обсяг прототипу й погодимо, як перевірити якість, час відповіді та вартість його роботи.