Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Trustworthy Explainability Acceptance: A New Metric to Measure the Trustworthiness of Interpretable AI Medical Diagnostic Systems
2021·28 Zitationen·Lecture notes in networks and systemsOpen Access
Volltext beim Verlag öffnen28
Zitationen
5
Autoren
2021
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-Based Localization
2017 · 20.682 Zit.
Generative Adversarial Nets
2023 · 19.895 Zit.
Visualizing and Understanding Convolutional Networks
2014 · 15.318 Zit.
"Why Should I Trust You?"
2016 · 14.528 Zit.
On a Method to Measure Supervised Multiclass Model’s Interpretability: Application to Degradation Diagnosis (Short Paper)
2024 · 13.191 Zit.
Autoren
Institutionen
Themen
Explainable Artificial Intelligence (XAI)Artificial Intelligence in Healthcare and EducationMeta-analysis and systematic reviews