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基于概念的模型改进方法综述
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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
最近的研究关注从提高深度神经网络性能转向更具人可解释性的DNNs。本文回顾和分类了DNNs中的概念表示及其发现算法，特别是在视觉领域。同时提供了关于基于概念的模型改进文献的详细信息。
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关键要点
- 最近的研究关注从提高深度神经网络性能转向更具人可解释性的 DNNs。
- 人工智能解释性领域观察到了基于显著性和基于概念的技术。
- 概念是人类可理解的数据单元，是人类思考的基础。
- 本文系统回顾和分类了 DNNs 中的各种概念表示及其发现算法，特别是在视觉领域。
- 提供了关于基于概念的模型改进文献的详细信息。
- 这是第一个调查基于概念的模型改进方法的研究。
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