可视化解释性的类激活图综述
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。最近在深度学习方法学研究方面取得了一系列复杂的计算机视觉模型技术，达到甚至超过了人类的表现。然而，这些黑盒深度学习模型在可解释性和透明度方面存在一定限制，而这对将学习机器纳入涉及人类监督的敏感决策支持系统中是至关重要的。因此，解释性计算机视觉技术的发展近年来引起了越来越多的关注。在解释性计算机视觉领域中，类激活映射（CAMs）已被广泛认可和利用，以增强深度学习模型决策过程的可解释性和洞察力。...
本文概述了解释性计算机视觉技术中的类激活映射方法的演变和应用，探讨了评估和改善这些方法的标准，提出了未来研究的方向。类激活映射方法被广泛利用，以增强深度学习模型的可解释性和洞察力。
