Enhancing Interpretability Through Loss-Defined Classification Objective in Structured Latent Spaces
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Geissler, Daniel, Zhou, Bo, Liu, Mengxi, Lukowicz, Paul |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
The Power of Training: How Different Neural Network Setups Influence the Energy Demand
von: Geißler, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Geißler, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CoSS: Co-optimizing Sensor and Sampling Rate for Data-Efficient AI in Human Activity Recognition
von: Liu, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Human in the Latent Loop (HILL): Interactively Guiding Model Training Through Human Intuition
von: Geissler, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Geissler, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
iKAN: Global Incremental Learning with KAN for Human Activity Recognition Across Heterogeneous Datasets
von: Liu, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards certifiable AI in aviation: landscape, challenges, and opportunities
von: Bello, Hymalai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bello, Hymalai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bridging Generalization and Personalization in Human Activity Recognition via On-Device Few-Shot Learning
von: Kang, Pixi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kang, Pixi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ALS-HAR: Harnessing Wearable Ambient Light Sensors to Enhance IMU-based Human Activity Recogntion
von: Ray, Lala Shakti Swarup, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ray, Lala Shakti Swarup, et al.
Veröffentlicht: (2024)
iMove: Exploring Bio-impedance Sensing for Fitness Activity Recognition
von: Liu, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Misinforming LLMs: vulnerabilities, challenges and opportunities
von: Zhou, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Leveraging Hybrid Intelligence Towards Sustainable and Energy-Efficient Machine Learning
von: Geissler, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Geissler, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Initial Investigation of Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) as Feature Extractors for IMU Based Human Activity Recognition
von: Liu, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Spend More to Save More (SM2): An Energy-Aware Implementation of Successive Halving for Sustainable Hyperparameter Optimization
von: Geissler, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Geissler, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DPCformer: An Interpretable Deep Learning Model for Genomic Prediction in Crops
von: Deng, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Deng, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Closed-Form Interpretation of Neural Network Latent Spaces with Symbolic Gradients
von: Wetzel, Sebastian J., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wetzel, Sebastian J., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Decoding Latent Spaces: Assessing the Interpretability of Time Series Foundation Models for Visual Analytics
von: Santamaria-Valenzuela, Inmaculada, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Santamaria-Valenzuela, Inmaculada, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TinierHAR: Towards Ultra-Lightweight Deep Learning Models for Efficient Human Activity Recognition on Edge Devices
von: Bian, Sizhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bian, Sizhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Interpreting Multi-Objective Feature Associations
von: Pillai, Nisha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pillai, Nisha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Uncertainty Estimation and Interpretability via Bayesian Non-negative Decision Layer
von: Hu, Xinyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Xinyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring Criteria of Loss Reweighting to Enhance LLM Unlearning
von: Yang, Puning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Puning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CR-LSO: Convex Neural Architecture Optimization in the Latent Space of Graph Variational Autoencoder with Input Convex Neural Networks
von: Rao, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Rao, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Interpretability by Design for Efficient Multi-Objective Reinforcement Learning
von: Xia, Qiyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xia, Qiyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Soft Contextualized Encoder For User Defined Text Classification
von: Maheshwari, Charu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Maheshwari, Charu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
In Search for Architectures and Loss Functions in Multi-Objective Reinforcement Learning
von: Terekhov, Mikhail, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Terekhov, Mikhail, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-Objective Loss Balancing for Physics-Informed Deep Learning
von: Bischof, Rafael, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Bischof, Rafael, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Certified Robustness from Approximate Gaussian Mixture Structures in Pretrained Latent Spaces
von: Emmanouilidis, Konstantinos, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Emmanouilidis, Konstantinos, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Latent Space Metric for Enhancing Prediction Confidence in Earth Observation Data
von: Pitsiorlas, Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pitsiorlas, Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
EIDOS: Latent-Space Predictive Learning for Time Series Foundation Models
von: Zhou, Xinxing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhou, Xinxing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Rethinking Independent Cross-Entropy Loss For Graph-Structured Data
von: Miao, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Miao, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Searching Latent Program Spaces
von: Macfarlane, Matthew V, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Macfarlane, Matthew V, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Interpretability in Generative AI Through Search-Based Data Influence Analysis
von: Aivalis, Theodoros, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aivalis, Theodoros, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Characterizing Continuous and Discrete Hybrid Latent Spaces for Structural Connectomes
von: Rudravaram, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rudravaram, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
In-context Vectors: Making In Context Learning More Effective and Controllable Through Latent Space Steering
von: Liu, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
KAN-MLP-Mixer: A comprehensive investigation of the usage of Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) for improving IMU-based Human Activity Recognition
von: Liu, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning Interpretable Rules for Scalable Data Representation and Classification
von: Wang, Zhuo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Zhuo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Enhanced Importance Sampling through Latent Space Exploration in Normalizing Flows
von: Kruse, Liam A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kruse, Liam A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Latent Diffusion : Multi-Dimension Stable Diffusion Latent Space Explorer
von: Zhong, Zhihua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhong, Zhihua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Explanation Space: A New Perspective into Time Series Interpretability
von: Rezaei, Shahbaz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rezaei, Shahbaz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Age Predictors Through the Lens of Generalization, Bias Mitigation, and Interpretability: Reflections on Causal Implications
von: Paul, Debdas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Paul, Debdas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LDMol: A Text-to-Molecule Diffusion Model with Structurally Informative Latent Space Surpasses AR Models
von: Chang, Jinho, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chang, Jinho, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Benchmarking Counterfactual Interpretability in Deep Learning Models for Time Series Classification
von: Kan, Ziwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kan, Ziwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
The Power of Training: How Different Neural Network Setups Influence the Energy Demand
von: Geißler, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
CoSS: Co-optimizing Sensor and Sampling Rate for Data-Efficient AI in Human Activity Recognition
von: Liu, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Human in the Latent Loop (HILL): Interactively Guiding Model Training Through Human Intuition
von: Geissler, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
iKAN: Global Incremental Learning with KAN for Human Activity Recognition Across Heterogeneous Datasets
von: Liu, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Towards certifiable AI in aviation: landscape, challenges, and opportunities
von: Bello, Hymalai, et al.
Veröffentlicht: (2024)