From Opacity to Clarity: Employing Explainable AI to Interpret CNN Predictions on Winter Road Conditions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The development of deep learning models for winter road surface conditions (RSC) classification has advanced in recent years. However, most of these models remain nontransparent, limiting confidence in their predictions. This study is a pioneering effort that employs two explainable artificial intelligence (XAI) techniques, gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM) and Shapley additive explanations (SHAP), to clarify the processes through which convolutional neural networks (CNNs) interpret winter RSC imagery. Grad-CAM provides visual explanations by highlighting important regions in the images, while SHAP offers numerical evaluations of feature importance and identifies features with negative contributions. Such scrutiny is vital both practically and methodologically as it offers transparency and facilitates more reliable artificial intelligence (AI) integration into RSC monitoring. Our investigation focuses on three components: CNN’s attention to relevant image features, the influence of training data size, and the impact of varying CNN architectures. The findings demonstrate that CNNs classify RSC imagery by identifying critical features, such as the road surface portion of the image, and that an increased number of training samples enhances learning capabilities. The study further confirms that different architectures might also affect prediction performance. By unveiling the internal decision-making processes of CNNs, this study addresses the transparency gap and contributes to more effective and informed winter road maintenance operations. The integration of XAI techniques ensures that AI models are not only accurate but also interpretable, enhancing their practical applicability. These insights not only reinforce trust in AI’s real-world applications but also deepen understanding of CNNs, thereby encouraging the development of transparent and reliable AI models, particularly for improving winter transportation safety and mobility.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle