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增强原型部分网络(EPPNet)用于可解释图像分类的原型

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。

📝 内容提要

本文介绍了一种新颖的原型部分网络LucidPPN,通过将颜色原型与其他视觉特征分离,减少了模型决策的模糊性。该网络通过两个推理分支处理非颜色视觉特征和颜色信息,使模型决策基于颜色、形状或纹理更加清晰。实验结果表明,LucidPPN与基准方法相比具有相当的效果,并且生成的原型部分模糊性较小,有助于用户理解。

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