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TraNCE: Transformative Non-linear Concept Explainer for Convolutional Neural Networks
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了转化型非线性概念解读器（TraNCE），旨在提升卷积神经网络（CNN）的可解释性。TraNCE通过自动概念发现和贝塞尔函数可视化，能够更好地捕捉图像激活中的复杂关系，并引入“信度评分”指标，以提高解读的一致性和可靠性。
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关键要点
- 转化型非线性概念解读器（TraNCE）旨在提升卷积神经网络（CNN）的可解释性。
- TraNCE通过自动概念发现机制增强对图像激活中复杂关系的捕捉。
- 贝塞尔函数可视化模块用于提供更全面的解释评估。
- 引入的“信度评分”指标有助于提高解读的一致性和可靠性。
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