Das Paper untersucht die Bedeutung von interaktivem Lernen für tiefe neuronale Netzwerke in wissenschaftlichen Anwendungen. Es stellt das Konzept des "explanatory interactive learning" (XIL) vor, das Wissenschaftler in den Trainingsprozess einbezieht, um Modelle zu korrigieren und Vertrauen aufzubauen. Durch Experimente wird gezeigt, wie XIL "Clever Hans"-Momente in maschinellem Lernen vermeiden kann und die Leistung verbessert.
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by Patrick Schr... às arxiv.org 03-06-2024
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