Deep Integrated Explanations

Oren Barkan, Yehonathan Elisha, Jonathan Weill, Yuval Asher, Amit Eshel, Noam Koenigstein

نتاج البحث: فصل من :كتاب / تقرير / مؤتمرمنشور من مؤتمرمراجعة النظراء

ملخص

This paper presents Deep Integrated Explanations (DIX) - a universal method for explaining vision models. DIX generates explanation maps by integrating information from the intermediate representations of the model, coupled with their corresponding gradients. Through an extensive array of both objective and subjective evaluations spanning diverse tasks, datasets, and model configurations, we showcase the efficacy of DIX in generating faithful and accurate explanation maps, while surpassing current state-of-the-art methods. Our code is available at: https://github.com/dix-cikm23/dix.

اللغة الأصليةالإنجليزيّة
عنوان منشور المضيفCIKM 2023 - Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management
ناشرAssociation for Computing Machinery
الصفحات57-67
عدد الصفحات11
رقم المعيار الدولي للكتب (الإلكتروني)9798400701245
المعرِّفات الرقمية للأشياء
حالة النشرنُشِر - 21 أكتوبر 2023
منشور خارجيًانعم
الحدث32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 2023 - Birmingham, بريطانيا
المدة: ٢١ أكتوبر ٢٠٢٣٢٥ أكتوبر ٢٠٢٣

سلسلة المنشورات

الاسمInternational Conference on Information and Knowledge Management, Proceedings

!!Conference

!!Conference32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 2023
الدولة/الإقليمبريطانيا
المدينةBirmingham
المدة٢١/١٠/٢٣٢٥/١٠/٢٣

ملاحظة ببليوغرافية

Publisher Copyright:
© 2023 Copyright held by the owner/author(s). Publication rights licensed to ACM.

بصمة

أدرس بدقة موضوعات البحث “Deep Integrated Explanations'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا