审计发现显著性图在致密乳腺上定位更差
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审计发现显著性图在致密乳腺上定位更差
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AI 综述
Ahmed Jaheen 在 arXiv:2611.05909 发布一项解释公平性审计，在 1,345 个恶性 CBIS-DDSM 视图上检验三种 CNN 的 Grad-CAM、Integrated Gradients 和遮挡图在致密型乳腺中的定位能力，结果显示 Grad-CAM 峰值仅命中 44% 的致密病灶，低于非致密的 58%。 论文建议按分类器报告病例构成调整前后的密度差距，并控制病灶显著性与对病灶的依赖度。
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最新进展11月5日 13:00
显著性图在致密型乳腺钼靶上会失效吗？一项机会归一化、混杂因子感知的解释公平性审计报道时间线
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11月5日
- arXiv cs.AI显著性图在致密型乳腺钼靶上会失效吗？一项机会归一化、混杂因子感知的解释公平性审计
一项新审计在 1,345 个恶性 CBIS-DDSM 视图上检验了三种 CNN 的 Grad-CAM、Integrated Gradients 和遮挡图在致密型乳腺中的定位能力：Grad-CAM 峰值仅命中 44% 的致密病灶，低于非致密的 58%。
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