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视觉概念过滤下的概念瓶颈用于可解释的医学图像分类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了概念瓶颈模型（CBMs）的可解释图像分类方法，通过可视化激活评分筛选出重要概念，并验证了其有效性。
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关键要点
- 解读性是构建可靠模型的关键因素。
- 概念瓶颈模型（CBMs）利用人类可理解的概念作为中间目标，实现可解释的图像分类。
- 提出了一种可视化激活评分，用于衡量概念是否包含视觉线索。
- 该评分通过利用未标记的图像数据简单计算，筛选出含有视觉含义的重要概念。
- 在实验中验证了该方法的有效性。
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