논문해외
해석 가능한 시계열 분류를 위한 예측 놀라움 기반 개념 병목 기법
원제 · Predictive Surprise as Self-Grounding Concept Bottleneck for Interpretable Time Series
HF Daily Papers
위험에 민감한 분야의 시계열 분류기에서 정확도, 해석 가능성, 불확실시 기권 기능을 동시에 충족하기 위한 예측 놀라움 기반 방식을 제시한다.
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Time-series classifiers deployed in risk-sensitive domains must be (1) accurate, (2) interpretable, and (3) able to abstain when evidence is weak.
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