تصنيف الصور القابل للتفسير
يجمع تصنيف الصور القابل للتفسير بين مصنف صور التعلم العميق — عادةً شبكة عصبية التفافية (CNN) أو محول رؤية (Vision Transformer) — مع طريقة تفسير لاحقة أو جوهرية مثل Grad-CAM أو LIME أو SHAP لإنتاج تفسيرات مرئية أو كمية لسبب تعيين النموذج لتسمية معينة لصورة ما. الهدف هو جعل عملية اتخاذ القرار للمصنف شفافة وقابلة للتدقيق وجديرة بالثقة.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Selvaraju, R. R., Cogswell, M., Das, A., Vedantam, R., Parikh, D., & Batra, D. (2017). Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 618-626. DOI: 10.1109/ICCV.2017.74 ↗
- Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). Why Should I Trust You?: Explaining the Predictions of Any Classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1135-1144. DOI: 10.1145/2939672.2939778 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Image Classification (XAI-augmented CNN/Transformer Classifiers). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/explainable-image-classification
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تصنيف الصور المضبوط بدقةالتعلم العميق↔ compare
- تصنيف الصورالتعلم العميق↔ compare
- اكتشاف الكائناتالتعلم العميق↔ compare
- التجزئة الدلاليةالتعلم العميق↔ compare