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自监督模型的多向量塔克显著性图的CNN可解释性
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内容提要
本研究提出塔克显著性图（TSM）方法，显著提升卷积神经网络（CNN）在自监督模型中的可解释性，相较于EigenCAM提高约50%。通过塔克张量分解，生成高保真度显著性图，解决了可解释性问题。
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关键要点
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本研究提出塔克显著性图（TSM）方法，显著提升卷积神经网络（CNN）在自监督模型中的可解释性。
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TSM方法通过塔克张量分解，生成高保真度显著性图，解决了可解释性问题。
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与EigenCAM相比，TSM在增强可解释性方面提高了约50%。
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可解释性仍然是自监督模型面临的重要挑战，现有方法存在应用限制。
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TSM方法扩展了EigenCAM为多向量变种，捕捉特征图的固有结构。
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