Explainable GAN
Explainable GAN applies interpretability techniques to Generative Adversarial Networks to reveal which internal units and latent directions cause specific visual or structural features in generated outputs. It combines GAN training with post-hoc analysis tools — such as unit dissection, saliency maps, or disentangled latent spaces — to make generative model behaviour transparent and auditable.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Bau, D., Zhu, J.-Y., Strobelt, H., Zhou, B., Tenenbaum, J. B., Freeman, W. T., & Torralba, A. (2019). GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks. In Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR 2019). · URL
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative Adversarial Nets. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2014), 27. · URL
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.