व्याख्या योग्य छवि वर्गीकरण
व्याख्या योग्य छवि वर्गीकरण एक डीप लर्निंग छवि क्लासिफायर — आम तौर पर एक सीएनएन या विजन ट्रांसफार्मर — को पोस्ट-हॉक या आंतरिक व्याख्यात्मक विधि जैसे Grad-CAM, LIME, या SHAP के साथ जोड़ता है ताकि यह दृश्य या मात्रात्मक स्पष्टीकरण उत्पन्न किया जा सके कि मॉडल ने किसी छवि को एक विशेष लेबल क्यों सौंपा। लक्ष्य क्लासिफायर की निर्णय प्रक्रिया को पारदर्शी, ऑडिट करने योग्य और भरोसेमंद बनाना है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Image Classification (XAI-augmented CNN/Transformer Classifiers). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/explainable-image-classification
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