Enhancing Explainability in Convolutional Neural Networks Using Entropy-Based Class Activation Maps
Notice bibliographique
Résumé
With the emergence of visual sensors and their widespread application in intelligent systems, precise and interpretable visual explanations have become essential for ensuring the reliability and effectiveness of these systems. Sensor data, such as that from cameras operating in different spectra, LiDAR, or other imaging modalities, are often processed using complex deep learning methods, whose decision-making processes can be unclear. Accurate interpretation of network decisions is particularly critical in domains such as autonomous vehicles, medical imaging, and security systems. Moreover, during the development and deployment of deep learning architectures, the ability to accurately interpret results is crucial for identifying and mitigating any sources of bias in the training data, thereby ensuring fairness and robustness in the model’s performance. Explainable AI (XAI) techniques have garnered significant interest for their ability to reveal the rationale behind network decisions. In this work, we propose leveraging entropy information to enhance Class Activation Maps (CAMs). We explore two novel approaches: the first replaces the traditional gradient averaging scheme with entropy values to generate feature map weights, while the second directly utilizes entropy to weigh and sum feature maps, thereby reducing reliance on gradient-based methods, which can sometimes be unreliable. Our results demonstrate that entropy-based CAMs offer significant improvements in highlighting relevant regions of the input across various scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».