可视化深度神经决策森林的决策过程
计算机视觉与模式识别
2019-04-22 v1 人工智能
摘要
深度神经决策森林(NDF)通过结合决策树与深度表示学习,在各种视觉任务上取得了卓越性能。在本工作中,我们首先追踪该模型的决策过程,并可视化显著图,以理解在分类与回归问题中输入的哪些部分对其影响更大。随后,我们将NDF应用于多任务坐标回归问题,并展示了路由概率的分布,这对于解释NDF至关重要,但在回归问题中尚未被展示过。用于可视化的预训练模型与代码将发布于 https://github.com/Nicholasli1995/VisualizingNDF
引用
@article{arxiv.1904.09201,
title = {Visualizing the decision-making process in deep neural decision forest},
author = {Shichao Li and Kwang-Ting Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.09201},
year = {2019}
}
备注
Accepted by CVPR 2019 workshops on explainable AI