Die Studie präsentiert ein neuartiges Konzept-Aufmerksamkeits-Whitening-Verfahren (CAW) zur Verbesserung der Interpretierbarkeit und Leistungsfähigkeit der Diagnose von Hautkrankheiten.
Das Verfahren besteht aus zwei Teilkomponenten:
Diagnose-Zweig: Ein CNN-Modell mit einer CAW-Schicht wird trainiert, um Hautkrankheiten zu klassifizieren. Die CAW-Schicht dekorreliert die Merkmale und ordnet sie konzeptuellen Bedeutungen zu.
Konzept-Ausrichtungs-Zweig: Hier wird eine schwach überwachte Konzept-Maske-Generierung verwendet, um die relevantesten lokalen Regionen für bestimmte Konzepte zu identifizieren. Darauf basierend wird eine orthogonale Matrix berechnet, um die Merkmale an die Konzepte auszurichten.
Umfangreiche Experimente auf zwei öffentlichen Datensätzen für Hautkrankheitsdiagnose zeigen, dass CAW nicht nur die Interpretierbarkeit verbessert, sondern auch eine state-of-the-art Diagnosegenauigkeit erreicht.
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by Junlin Hou,J... a las arxiv.org 04-10-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.05997.pdfConsultas más profundas