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Evaluation of domain interpretability via concept activation vectors for deep learning skin lesion classification

Schwinghammer, Moritz (2024) Evaluation of domain interpretability via concept activation vectors for deep learning skin lesion classification. Masterarbeit, Technical University of Ilmenau.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
7MB

Kurzfassung

Hautläsionsklassifizierungsmodelle Probleme mit Generalisierbarkeit auf, d.h. die Leistung der Modelle ist reduziert, wenn diese zu unbekannten Domänen generalisieren müssen. Bevor TCAV in der realen Welt eingesetzt werden kann, muss die Bewältigung von Domänenverschiebungen bei verschiedenen Modellen untersucht werden. Zu diesem Zweck wird eine neue Metrik, die sog. Konzepterkennungbewertung (CDS) eingeführt, welche TCAV-Werte aggregiert. Anschließend erfolgt eine Validierung des berechneten Konzeptwissens und eine Untersuchung dessen innerhalb einer Domäne und über Domänengrenzen hinweg, wobei gezeigt wird, dass Konzeptwissen, quantifiziert durch CDS, fast vollständig domänenunabhängig ist. Darauf aufbauend wird die Beziehung zwischen CDS und der Prognosefähigkeit der Modelle untersucht, u.a. durch Regressionsanalyse, welche in mehreren Fällen einen signifikanten Einfluss von CDS auf die Prognosefähigkeit bei Präsenz, als auch unter Absenz von Domänenverschiebungen ermittelt.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/210674/
Dokumentart:Hochschulschrift (Masterarbeit)
Titel:Evaluation of domain interpretability via concept activation vectors for deep learning skin lesion classification
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schwinghammer, MoritzNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:10 September 2024
Open Access:Nein
Seitenanzahl:105
Status:nicht veröffentlicht
Stichwörter:machine learning, concept activation vectors, domain shift
Institution:Technical University of Ilmenau
Abteilung:Department of Automation Engineering
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Grundlagenforschung im Bereich Maschinelles Lernen
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften > Datenanalyse und -intelligenz
Hinterlegt von: Schmalwasser, Laines
Hinterlegt am:20 Dez 2024 11:21
Letzte Änderung:20 Dez 2024 11:21

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