xAI-Drop: Don't Use What You Cannot Explain
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | De Luca, Vincenzo Marco, Longa, Antonio, Liò, Pietro, Passerini, Andrea |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Explaining the Explainers in Graph Neural Networks: a Comparative Study
di: Longa, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Longa, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2022)
Actionable Real-Time Modeling of Surgical Team Dynamics via Time-Expanded Interaction Graphs
di: De Luca, Vincenzo Marco, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: De Luca, Vincenzo Marco, et al.
Pubblicazione: (2026)
Graph Neural Networks for temporal graphs: State of the art, open challenges, and opportunities
di: Longa, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Longa, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2023)
Reconsidering Faithfulness in Regular, Self-Explainable and Domain Invariant GNNs
di: Azzolin, Steve, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Azzolin, Steve, et al.
Pubblicazione: (2024)
What LLMs Think When You Don't Tell Them What to Think About?
di: Kwon, Yongchan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kwon, Yongchan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Know What You Don't Know: Uncertainty Calibration of Process Reward Models
di: Park, Young-Jin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Park, Young-Jin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Know What You Don't Know: Selective Prediction for Early Exit DNNs
di: Bajpai, Divya Jyoti, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bajpai, Divya Jyoti, et al.
Pubblicazione: (2025)
Simple Path Structural Encoding for Graph Transformers
di: Airale, Louis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Airale, Louis, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bridging Theory and Practice in Link Representation with Graph Neural Networks
di: Lachi, Veronica, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lachi, Veronica, et al.
Pubblicazione: (2025)
Boosting Relational Deep Learning with Pretrained Tabular Models
di: Lachi, Veronica, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lachi, Veronica, et al.
Pubblicazione: (2025)
mHC-lite: You Don't Need 20 Sinkhorn-Knopp Iterations
di: Yang, Yongyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Yongyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
GNN Explanations that do not Explain and How to find Them
di: Azzolin, Steve, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Azzolin, Steve, et al.
Pubblicazione: (2026)
You Don't Need Prompt Engineering Anymore: The Prompting Inversion
di: Khan, Imran
Pubblicazione: (2025)
di: Khan, Imran
Pubblicazione: (2025)
Reasoning Models Don't Always Say What They Think
di: Chen, Yanda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yanda, et al.
Pubblicazione: (2025)
Benchmarking is Broken -- Don't Let AI be its Own Judge
di: Cheng, Zerui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Zerui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Prediction Bottlenecks Don't Discover Causal Structure (But Here's What They Actually Do)
di: Lade, Ankit Hemant, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lade, Ankit Hemant, et al.
Pubblicazione: (2026)
Rethinking GNNs and Missing Features: Challenges, Evaluation and a Robust Solution
di: Ferrini, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ferrini, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2026)
CALF: Communication-Aware Learning Framework for Distributed Reinforcement Learning
di: Purves, Carlos, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Purves, Carlos, et al.
Pubblicazione: (2026)
How Smoothing is N-simplicial Attention?
di: Dussolle, Alexandre, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dussolle, Alexandre, et al.
Pubblicazione: (2025)
Don't stop me now: Rethinking Validation Criteria for Model Parameter Selection
di: Apicella, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Apicella, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2026)
Don't Freeze, Don't Crash: Extending the Safe Operating Range of Neural Navigation in Dense Crowds
di: Zhang, Jiefu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Jiefu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Large Language Models Must Be Taught to Know What They Don't Know
di: Kapoor, Sanyam, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kapoor, Sanyam, et al.
Pubblicazione: (2024)
Position: Don't Use the CLT in LLM Evals With Fewer Than a Few Hundred Datapoints
di: Bowyer, Sam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bowyer, Sam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Don't Push the Button! Exploring Data Leakage Risks in Machine Learning and Transfer Learning
di: Apicella, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Apicella, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transformers Don't In-Context Learn Least Squares Regression
di: Hill, Joshua, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hill, Joshua, et al.
Pubblicazione: (2025)
Actionable Interpretability via Causal Hypergraphs: Unravelling Batch Size Effects in Deep Learning
di: Sun, Zhongtian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Zhongtian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Superposition in Graph Neural Networks
di: Pertl, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pertl, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Algebraic Priors for Approximately Equivariant Networks
di: Ali, Riccardo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ali, Riccardo, et al.
Pubblicazione: (2025)
You Don't Bring Me Flowers: Mitigating Unwanted Recommendations Through Conformal Risk Control
di: De Toni, Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: De Toni, Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2025)
Knowing What You Cannot Explain: Learning to Reject Low-Quality Explanations
di: Stradiotti, Luca, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Stradiotti, Luca, et al.
Pubblicazione: (2025)
Don't Forget It! Conditional Sparse Autoencoder Clamping Works for Unlearning
di: Khoriaty, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khoriaty, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Do's and Don'ts: Learning Desirable Skills with Instruction Videos
di: Kim, Hyunseung, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Hyunseung, et al.
Pubblicazione: (2024)
Don't Waste Your Time: Early Stopping Cross-Validation
di: Bergman, Edward, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bergman, Edward, et al.
Pubblicazione: (2024)
Use of What-if Scenarios to Help Explain Artificial Intelligence Models for Neonatal Health
di: Mamun, Abdullah, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mamun, Abdullah, et al.
Pubblicazione: (2024)
KAPLAN: Kolmogorov-Arnold Prognostic Learnable Activation Networks for Survival Analysis
di: Logothetis, Stelios Boulitsakis, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Logothetis, Stelios Boulitsakis, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hierarchical Planning for Complex Tasks with Knowledge Graph-RAG and Symbolic Verification
di: Cornelio, Cristina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cornelio, Cristina, et al.
Pubblicazione: (2025)
Don't Lag, RAG: Training-Free Adversarial Detection Using RAG
di: Kazoom, Roie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kazoom, Roie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Don't be lazy: CompleteP enables compute-efficient deep transformers
di: Dey, Nolan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dey, Nolan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Probabilistic ML Verification via Weighted Model Integration
di: Morettin, Paolo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Morettin, Paolo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Divide et Calibra: Multiclass Local Calibration via Vector Quantization
di: Barbera, Cesare, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Barbera, Cesare, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Explaining the Explainers in Graph Neural Networks: a Comparative Study
di: Longa, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Actionable Real-Time Modeling of Surgical Team Dynamics via Time-Expanded Interaction Graphs
di: De Luca, Vincenzo Marco, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Graph Neural Networks for temporal graphs: State of the art, open challenges, and opportunities
di: Longa, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Reconsidering Faithfulness in Regular, Self-Explainable and Domain Invariant GNNs
di: Azzolin, Steve, et al.
Pubblicazione: (2024) -
What LLMs Think When You Don't Tell Them What to Think About?
di: Kwon, Yongchan, et al.
Pubblicazione: (2026)