Schwinghammer, Moritz (2024) Evaluation of domain interpretability via concept activation vectors for deep learning skin lesion classification. Masterarbeit, Technical University of Ilmenau.
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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/ | ||||||||
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Dokumentart: | Hochschulschrift (Masterarbeit) | ||||||||
Titel: | Evaluation of domain interpretability via concept activation vectors for deep learning skin lesion classification | ||||||||
Autoren: |
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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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