تحلیل تطبیقی تکنیک های تجسم ویژگی: اثربخشی و بینش هایی از LRP، t-SNE، و Grad-CAM

این مقاله به بررسی تطبیقی تکنیک های تجسم ویژگی شامل LRP، t-SNE، و Grad-CAM می پردازد و اثربخشی هر یک در تفسیرپذیری شبکه های عصبی عمیق را ارزیابی می کند. هر یک از این تکنیک ها برای بهبود شفافیت و درک عملکرد داخلی مدل های یادگیری عمیق توسعه یافته اند و نقش مهمی در ارائه توضیحات بصری از فرآیند تصمیم گیری این مدل ها ایفا می کنند. مقاله حاضر با استفاده از معیارهای کمی مختلف به مقایسه این تکنیک ها پرداخته و به چالش ها و فرصت های بهبود در کاربردهای مختلف می پردازد. نتایج این تحلیل می تواند به کاربران و توسعه دهندگان کمک کند تا مناسب ترین تکنیک را برای تفسیرپذیری مدل های خود انتخاب کنند.

کلیدواژه ها:

تجسم ویژگی ، LRP ، t-SNE ، Grad-CAM ، تفسیرپذیری