Netzwerkinterpretation

Netzwerkinterpretation ist eine Technik zur Analyse der internen Mechanismen von tiefen neuronalen Netzen, die darauf abzielt, die Transparenz und Interpretierbarkeit von Modellen zu verbessern. Durch die Untersuchung der Netzwerkkonfiguration und Gewichte kann diese Technologie wichtige Merkmale und logische Beziehungen im Entscheidungsprozess des Modells aufdecken, wodurch das Verständnis und das Vertrauen in das Verhalten des Modells gesteigert werden. Im Bereich der Computer Vision hilft Netzwerkinterpretation dabei, die Modellleistung zu optimieren, die Robustheit und Generalisierungsfähigkeit der Algorithmen zu verbessern und bietet entscheidende Unterstützung für die Fehlersuche und Sicherheitsbewertung.