awesome_deep_learning_interpretability

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최근 몇 년간 모델 설명에 대한 딥 러닝 관련 논문.

참조 번호별로 정렬하십시오

159 개의 논문 PDF (2 명은 Scihub에서 찾아야 함)를 Tencent Weiyun에 업로드했습니다.

때때로 업데이트되었습니다.

년도	출판	종이	소환	암호
2020	CVPR	지식을 정량화하여 지식 증류를 설명합니다	81
2020	CVPR	고주파 구성 요소는 컨볼 루션 신경 네트워크의 일반화를 설명하는 데 도움이됩니다.	289
2020	CVPRW	Score-CAM : Convolutional Neural Networks에 대한 점수 가중 시각적 설명	414	Pytorch
2020	ICLR	신경망과 그 이상의 지식 일관성	28
2020	ICLR	개인 정보 보호를위한 해석 가능한 복잡한 값 신경망	스물 셋
2019	일체 포함	예술 지능의 설명 : 사회 과학의 통찰력	3248
2019	NMI	높은 스테이크 결정을위한 블랙 박스 머신 러닝 모델 설명 중지 및 대신 해석 가능한 모델을 사용하십시오.	3505
2019	신경관	모델의 불확실성을 믿을 수 있습니까? 데이터 세트 이동에서 예측 불확실성 평가	1052	-
2019	신경관	해석 가능한 이미지 인식을위한 딥 러닝	665	Pytorch
2019	신경관	깊은 신경망의 해석 방법에 대한 벤치 마크	413
2019	신경관	신경망 시각화를위한 전체 그라디언트 표현	155
2019	신경관	설명의 충실도와 민감도에	226
2019	신경관	자동 개념 기반 설명을 향해	342	텐서 플로
2019	신경관	cxplain : 불확실성 하의 모델 해석에 대한 인과 적 설명	133
2019	CVPR	의사 결정 트리를 통해 CNN을 해석합니다	293
2019	CVPR	인식에서 인식으로 : 시각적 상식 추론	544	Pytorch
2019	CVPR	주의 지사 네트워크 : 시각적 설명을위한주의 메커니즘 학습	371
2019	CVPR	Convolutional Neural Networks에 대한 해석 가능하고 세밀한 시각적 설명	116
2019	CVPR	보완적인 사례로 설명하는 법을 배우는 학습	36
2019	CVPR	모션 재구성에서 구조를 반전하여 장면을 드러냅니다	84	텐서 플로
2019	CVPR	비디오의 반대 능력을 예측하여 멀티 모달 설명	26
2019	CVPR	깊은 컨볼 루션 네트워크 해석의 탄력성을 시각화합니다	2
2019	ICCV	U-CAM : 불확실성 기반 클래스 활성화 맵을 사용한 시각적 설명	61
2019	ICCV	해석 가능한 얼굴 인식을 향해	66
2019	ICCV	힌트를 취하는 : 비전과 언어 모델을보다 근거로 만들기 위해 설명을 활용	163
2019	ICCV	극한의 섭동과 부드러운 마스크를 통해 깊은 네트워크를 이해합니다	276	Pytorch
2019	ICCV	신경 네트워크를 의미 적으로 그리고 정량적으로 설명합니다	49
2019	ICLR	신경망 예측에 대한 계층 적 해석	111	Pytorch
2019	ICLR	뉴런은 얼마나 중요합니까?	101
2019	ICLR	해석에 의한 시각적 설명 : 심층 신경망의 시각적 피드백 기능 향상	56
2018	ICML	쿼리 및 반례를 사용하여 반복 신경 네트워크에서 오토마타 추출	169	Pytorch
2019	ICML	NLP의 깊은 신경 모델에 대한 깊고 통일 된 이해를 향해	80	Pytorch
2019	ICAIS	Fisher 커널을 사용하여 블랙 박스 예측 해석	80
2019	ACMFAT	AI의 설명 설명	558
2019	AAAI	신경망의 해석은 깨지기 쉽습니다	597	텐서 플로
2019	AAAI	분류기-비가 내 성실도 맵 추출	스물 셋
2019	AAAI	설명해 주시겠습니까? 명쾌한 설명은 인간 AAI 협업 이미지 검색에 도움이됩니다	11
2019	aaaiw	신경망을 설명하기위한 신경망에 대한 감독되지 않은 학습	28
2019	aaaiw	네트워크 이식	4
2019	CSUR	블랙 박스 모델을 설명하는 방법에 대한 조사	3088
2019	JVCIR	피드 포워드 설계를 통한 해석 가능한 컨볼 루션 신경 네트워크	134	케라
2019	설명	타액 방법의 (un) 신뢰성	515
2019	ACL	주의는 설명이 아닙니다	920
2019	emnlp	주의는 설명이 아닙니다	667
2019	arxiv	NLP 작업에 대한주의 해석 가능성	129
2019	arxiv	해석 가능한 CNN	2
2018	ICLR	심층 신경망에 대한 그라디언트 기반 속성 방법에 대한 이해를 향해	775
2018	ICLR	신경망을 설명하는 방법 학습 : PatternNet 및 PatternAttribution	342
2018	ICLR	일반화를위한 단일 방향의 중요성	282	Pytorch
2018	ICLR	신경망 가중치에서 통계적 상호 작용을 감지합니다	148	Pytorch
2018	ICLR	시각적 질문에 대한 해석 가능한 계산	55	Pytorch
2018	CVPR	해석 가능한 컨볼 루션 신경 네트워크	677
2018	CVPR	어디서 볼 것인지 알려주세요 : 안내주의 추론 네트워크	454	체인
2018	CVPR	멀티 모달 설명 : 결정을 정당화하고 증거를 가리키는 것	349	카페
2018	CVPR	설계에 의한 투명성 : 시각적 추론에서 성능과 해석 사이의 격차를 닫습니다.	180	Pytorch
2018	CVPR	Net2Vec : 깊은 신경망에서 필터에 의해 개념이 어떻게 인코딩되는지 정량화 및 설명	186
2018	CVPR	행동 인식을 위해 깊은 표현에서 무엇을 배웠습니까?	52
2018	CVPR	제대로 행동하는 법 배우기 : 이미지의 여유를 예측하고 설명	57
2018	CVPR	시각적 설명을 가진 인간 학습자에게 카테고리를 가르치고 있습니다	64	Pytorch
2018	CVPR	딥 네트워크는 무엇을보고 싶어합니까?	36
2018	CVPR	중요한 데이터 라우팅 경로를 식별하여 신경망을 해석합니다	73	텐서 플로
2018	ECCV	시각적 특징에 대한 감독되지 않은 학습을위한 깊은 클러스터링	2056	Pytorch
2018	ECCV	스택 신경 모듈 네트워크를 통한 설명 가능한 신경 컴퓨팅	164	텐서 플로
2018	ECCV	시각적 설명을 기반으로합니다	184
2018	ECCV	자율 주행 차량에 대한 텍스트 설명	196 년
2018	ECCV	시각적 설명을위한 해석 가능한 기본 분해	228	Pytorch
2018	ECCV	정확성을 넘어 콩과 imagenet : 실수 이해 및 편견을 발견	147
2018	ECCV	vqa-e : 시각적 질문에 대한 답변, 정교함 및 향상	71
2018	ECCV	신경을 선택하십시오 : Neuron-importance를 통해 도메인 지식을 통합하십시오	41	Pytorch
2018	ECCV	다양한 기능 시각화는 심층 신경망의 초기 층에서 불변량을 드러냅니다.	스물 셋	텐서 플로
2018	ECCV	explaingan : 결정 경계 교차 변환을 통한 모델 설명	36
2018	ICML	기능 속성 이외의 해석 가능성 : 개념 활성화 벡터를 사용한 정량 테스트	1130	텐서 플로
2018	ICML	설명 학습 : 모델 해석에 대한 정보 이론적 관점	421
2018	ACL	모델이 질문을 이해 했습니까?	171	텐서 플로
2018	유충	딥 러닝에 대한 시각적 해석 : 설문 조사	731
2018	신경관	타액 분비지도에 대한 세력 검사	1353
2018	신경관	누락 된 것에 기반한 설명 : 관련 부정과의 반대 설명을 향해	443	텐서 플로
2018	신경관	자기 설명 신경망으로 강력한 해석을 향해	648	Pytorch
2018	신경관	공격은 해석 가능성을 충족시킵니다	142
2018	신경관	DeepPink : 심층 신경망에서 재현 가능한 기능 선택	125	케라
2018	신경관	깊은 신경망을 설명하기위한 대표자 포인트 선택	182	텐서 플로
2018	Neurips Workshop	Sincnet을 사용한 해석 가능한 컨볼 루션 필터	97
2018	AAAI	앵커 : 고정밀 모델에 대한 설명	1517
2018	AAAI	입력 기울기를 규칙화하여 깊은 신경 네트워크의 적대적 견고성 및 해석 개선	537	텐서 플로
2018	AAAI	프로토 타입을 통한 사례 기반 추론에 대한 딥 러닝 : 예측을 설명하는 신경망	396	텐서 플로
2018	AAAI	설명 그래프를 통한 CNN 지식 해석	199	MATLAB
2018	AAAI	데이터 세트 바이어스와 관련하여 CNN 표현을 검사합니다	88
2018	WACV	Grad-CAM ++ : 심층 컨볼 루션 네트워크에 대한 일반화 된 그라디언트 기반 시각적 설명	1459
2018	IJCV	흥분 백작에 의한 하향식 신경주의	778
2018	tpami	네트워크 해부를 통해 깊은 시각적 표현을 해석합니다	252
2018	DSP	깊은 신경망을 해석하고 이해하는 방법	2046
2018	입장	블랙 박스 내부의 엿보기 : 설명 가능한 인공 지능에 대한 설문 조사 (XAI)	3110
2018	제이어	시끄러운 데이터에서 설명 규칙 학습	440	텐서 플로
2018	미트로	설명 가능한 예술적 지능 : 설문 조사	794
2018	BMVC	상승 : 블랙 박스 모델의 설명을위한 무작위 입력 샘플링	657
2018	arxiv	증류 및 공동 : 투명 모델 증류를 사용하여 블랙 박스 모델을 감사합니다	194
2018	arxiv	모델 해석 조작 및 측정	496
2018	arxiv	Convolutional Neural Network가 어떻게 세계를 참조하십시오-컨볼 루션 신경 네트워크 시각화 방법의 조사	211
2018	arxiv	절제를 통해 CNN에서 개별 단위의 중요성을 다시 방문	93
2018	arxiv	내부 뉴런 중요성의 계산 효율적인 측정	10
2017	ICML	영향 함수를 통한 블랙 박스 예측 이해	2062	Pytorch
2017	ICML	깊은 네트워크의 공리 속성	3654	케라
2017	ICML	활성화 차별화를 전파함으로써 중요한 기능을 학습합니다	2835
2017	ICLR	깊은 신경망 결정 시각화 : 예측 차이 분석	674	카페
2017	ICLR	깊은 신경망에서 많은 것을 탐험합니다	34
2017	신경관	모델 예측 해석에 대한 통합 된 접근법	11511
2017	신경관	블랙 박스 클래스의 실시간 이미지 돌출	483	Pytorch
2017	신경관	SVCCA : 딥 러닝 역학 및 해석 가능성에 대한 단수 벡터 표준 상관 분석	473
2017	CVPR	활성 질문 응답을 통해 CNN의 객체 부품을 채굴합니다	29
2017	CVPR	네트워크 해부 : 깊은 시각적 표현의 해석 가능성을 정량화합니다	1254
2017	CVPR	시맨틱 정보로 깊은 신경망의 해석 가능성을 향상시킵니다	118
2017	CVPR	MDNet : 의미 적으로 시각적으로 해석 가능한 의료 이미지 진단 네트워크	307	토치
2017	CVPR	VQA 물질에서 V를 만들기 : 시각적 질문에 대한 이미지 이해의 역할 향상	1686
2017	CVPR	시기 지식 : 이미지 캡션을위한 비주얼 센티넬을 통한 적응 적주의	1392	토치
2017	CVPRW	시간적 컨볼 루션 네트워크를 통한 해석 가능한 3D 인간 행동 분석	539
2017	ICCV	Grad-CAM : 그라디언트 기반 현지화를 통한 딥 네트워크의 시각적 설명	13006	Pytorch
2017	ICCV	의미있는 섭동에 의한 블랙 박스에 대한 해석 가능한 설명	1293	Pytorch
2017	ICCV	인과 적 관심을 시각화하여 자율 주행 차에 대한 해석 가능한 학습	323
2017	ICCV	연령 및 성별 분류에 대한 심층 신경망 이해 및 비교	130
2017	ICCV	차별적 인 질문을함으로써 명백한 학습	26
2017	ijcai	올바른 이유에 대한 권리 : 설명을 제한하여 차별화 가능한 모델을 훈련	429
2017	ijcai	연결된 정류 된 선형 단위를 통한 컨볼 루션 신경 네트워크 이해 및 개선	510	카페
2017	AAAI	멀티 샷 학습을 통해 콩과의 해석 가능한 부품 그래프 증가	67	MATLAB
2017	ACL	신경 기계 번역 시각화 및 이해	179
2017	emnlp	블랙 박스 서열-시퀀스 모델의 예측을 설명하기위한 인과 프레임 워크	192
2017	CVPR 워크숍	후드 아래보기 : 다채로운 폴리에 대한 전체 슬라이드 이미지 분석 결과를 해석하기위한 깊은 신경망 시각화	47
2017	조사	딥 러닝 모델의 해석 가능성 : 결과 조사	345
2017	arxiv	스무드 그레이드 : 노이즈를 추가하여 노이즈 제거	1479
2017	arxiv	해석 가능하고 블랙 박스 모델의 근사치를 탐색합니다	259
2017	arxiv	신경망을 부드러운 의사 결정 트리로 증류합니다	520	Pytorch
2017	arxiv	적대적인 사례를 활용하여 해석 가능한 깊은 신경망을 향해	111
2017	arxiv	설명 가능한 예술 지능 : 딥 러닝 모델 이해, 시각화 및 해석	1279
2017	arxiv	상황에 맞는 설명 네트워크	77	Pytorch
2017	arxiv	투명성에 대한 도전	142
2017	acmsopp	DeepXplore : 딥 러닝 시스템의 자동 화이트 박스 테스트	1144
2017	ceurw	설명 가능한 AI는 실제로 무엇을 의미합니까? 관점의 새로운 개념화	518
2017	TVCG	Activis : 산업 규모의 깊은 신경 네트워크 모델의 시각적 탐구	346
2016	신경관	심층 발전기 네트워크를 통해 신경망에서 뉴런에 대한 선호되는 입력 합성	659	카페
2016	신경관	깊은 컨볼 루션 신경 네트워크에서 효과적인 수용 분야 이해	1356
2016	CVPR	컨볼 루션 네트워크로 시각적 표현을 역전시킵니다	626
2016	CVPR	깊은 텍스처 표현 시각화 및 이해	147
2016	CVPR	분류기 분석 : Fisher 벡터 및 심층 신경망	191
2016	ECCV	시각적 설명을 생성합니다	613	카페
2016	ECCV	이미지 분류를위한 컨볼 루션 신경 네트워크에서 커널 설계	24
2016	ICML	연결된 정류 된 선형 단위를 통한 컨볼 루션 신경 네트워크 이해 및 개선	510
2016	ICML	Deconvolutional 레이어를 사용하여 Alexnet 및 VGG를 시각화하고 비교합니다	126
2016	emnlp	합리화 신경 예측	738	Pytorch
2016	IJCV	천연 사전 이미지를 사용하여 깊은 컨볼 루션 신경망을 시각화합니다	508	MATLAB
2016	IJCV	객체 감지 기능 시각화	38	카페
2016	KDD	내가 당신을 믿어야하는 이유는 무엇입니까? : 분류기의 예측을 설명	11742
2016	TVCG	예술적 신경망의 숨겨진 활동을 시각화합니다	309
2016	TVCG	깊은 컨볼 루션 신경 네트워크의 더 나은 분석을 향해	474
2016	NaaCl	NLP의 신경 모델 시각화 및 이해	650	토치
2016	arxiv	표현 삭제를 통한 신경망 이해)	492
2016	arxiv	Grad-Cam : 왜 그렇게 말 했나요?	398
2016	arxiv	신경망의 해석에 소음과 산만 자의 영향을 투자	108
2016	arxiv	세심한 설명 : 결정을 정당화하고 증거를 가리키는 것	88
2016	arxiv	모델 해석 가능성의 신화	3786
2016	arxiv	다면적 기능 시각화 : 깊은 신경 네트워크에서 각 뉴런에서 배운 다양한 유형의 기능을 밝혀냅니다.	317
2015	ICLR	단순성을위한 노력 : 모든 컨볼 루션 그물	4645	Pytorch
2015	CVPR	반전시켜 깊은 이미지 표현을 이해합니다	1942	MATLAB
2015	ICCV	컴퓨터 생성 이미지로 깊은 기능을 이해합니다	156	카페
2015	ICML 워크숍	깊은 시각화를 통해 신경망을 이해합니다	2038	텐서 플로
2015	AAS	규칙 및 베이지안 분석을 사용한 해석 가능한 클래스 : 더 나은 스트로크 예측 모델 구축	749
2014	ECCV	컨볼 루션 네트워크 시각화 및 이해	18604	Pytorch
2014	ICLR	내부 컨볼 루션 네트워크 : 이미지 분류 모델 및 타액 분비지도 시각	6142	Pytorch
2013	ICCV	호글러리 : 객체 감지 기능 시각화	352

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