si4onnx：用于深度学习模型选择性推断的Python包
机器学习
2025-01-30 v1 机器学习
摘要
本文介绍si4onnx，这是一个用于对深度学习模型执行选择性推断的软件包。诸如XAI中CAM技术以及基于VAE的重构式异常检测等技术，都可视为从输入图像中识别显著区域的方法。然而，识别的区域可能并不总是携带有意义的意义。因此，评估这些区域的统计显著性，代表了确定AI系统可靠性的关键挑战。si4onnx是一个Python软件包，可通过选择性推断实现受控类型I错误率的假设检验。它与使用PyTorch和TensorFlow等常见框架构建的深度学习模型兼容。
引用
@article{arxiv.2501.17415,
title = {si4onnx: A Python package for Selective Inference in Deep Learning Models},
author = {Teruyuki Katsuoka and Tomohiro Shiraishi and Daiki Miwa and Shuichi Nishino and Ichiro Takeuchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.17415},
year = {2025}
}
备注
35pages, 3figures