ConvNext como base para la interpretabilidad en la clasificación de la roya de la hoja del café
Autores: Chavarro, Adrian; Renza, Diego; Moya-Albor, Ernesto
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
ConvNext como base para la interpretabilidad en la clasificación de la roya de la hoja del café
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Aprendizaje profundo
Interpretabilidad
XAI
Redes neuronales convolucionales
Modelos CAM
Clasificación de imágenes
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
La creciente complejidad de los modelos de aprendizaje profundo puede hacer difícil interpretar y ajustar modelos más allá de una evaluación puramente centrada en la precisión.
Descripción
La creciente complejidad de los modelos de aprendizaje profundo puede hacer difícil interpretar y ajustar modelos más allá de una evaluación puramente centrada en la precisión.