Clarifying Model Transparency: Interpretability versus Explainability in Deep Learning with MNIST and IMDB Examples
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteur principal: | Raj, Mitali |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Analyzing the Impact of Adversarial Examples on Explainable Machine Learning
par: Devabhakthini, Prathyusha, et autres
Publié: (2023)
par: Devabhakthini, Prathyusha, et autres
Publié: (2023)
Transparent AI: The Case for Interpretability and Explainability
par: Ramachandram, Dhanesh, et autres
Publié: (2025)
par: Ramachandram, Dhanesh, et autres
Publié: (2025)
Tactile MNIST: Benchmarking Active Tactile Perception
par: Schneider, Tim, et autres
Publié: (2025)
par: Schneider, Tim, et autres
Publié: (2025)
Investigating the Duality of Interpretability and Explainability in Machine Learning
par: Garouani, Moncef, et autres
Publié: (2025)
par: Garouani, Moncef, et autres
Publié: (2025)
On the Relationship Between Interpretability and Explainability in Machine Learning
par: Leblanc, Benjamin, et autres
Publié: (2023)
par: Leblanc, Benjamin, et autres
Publié: (2023)
From Explainability to Interpretability: Interpretable Policies in Reinforcement Learning Via Model Explanation
par: Li, Peilang, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Peilang, et autres
Publié: (2025)
Knowledge-Augmented Explainable and Interpretable Learning for Anomaly Detection and Diagnosis
par: Atzmueller, Martin, et autres
Publié: (2024)
par: Atzmueller, Martin, et autres
Publié: (2024)
A Survey on Explainable Deep Reinforcement Learning
par: Cheng, Zelei, et autres
Publié: (2025)
par: Cheng, Zelei, et autres
Publié: (2025)
Towards Interpretable Adversarial Examples via Sparse Adversarial Attack
par: Lin, Fudong, et autres
Publié: (2025)
par: Lin, Fudong, et autres
Publié: (2025)
DPCformer: An Interpretable Deep Learning Model for Genomic Prediction in Crops
par: Deng, Pengcheng, et autres
Publié: (2025)
par: Deng, Pengcheng, et autres
Publié: (2025)
Interpretable and Explainable Surrogate Modeling for Simulations: A State-of-the-Art Survey and Perspectives on Explainable AI for Decision-Making
par: Palar, Pramudita Satria, et autres
Publié: (2026)
par: Palar, Pramudita Satria, et autres
Publié: (2026)
Towards Interpretable Deep Reinforcement Learning Models via Inverse Reinforcement Learning
par: Xie, Sean, et autres
Publié: (2022)
par: Xie, Sean, et autres
Publié: (2022)
Benchmarking Counterfactual Interpretability in Deep Learning Models for Time Series Classification
par: Kan, Ziwen, et autres
Publié: (2024)
par: Kan, Ziwen, et autres
Publié: (2024)
Sustained Gradient Alignment Mediates Subliminal Learning in a Multi-Step Setting: Evidence from MNIST Auxiliary Logit Distillation Experiment
par: Kitkana, Chayanon, et autres
Publié: (2026)
par: Kitkana, Chayanon, et autres
Publié: (2026)
From Explainable to Interpretable Deep Learning for Natural Language Processing in Healthcare: How Far from Reality?
par: Huang, Guangming, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Guangming, et autres
Publié: (2024)
Using Part-based Representations for Explainable Deep Reinforcement Learning
par: Kirtas, Manos, et autres
Publié: (2024)
par: Kirtas, Manos, et autres
Publié: (2024)
Comparative Analysis of Deep Learning Approaches for Harmful Brain Activity Detection Using EEG
par: Bhatti, Shivraj Singh, et autres
Publié: (2024)
par: Bhatti, Shivraj Singh, et autres
Publié: (2024)
Exploring the Performance of ML/DL Architectures on the MNIST-1D Dataset
par: Beebe, Michael, et autres
Publié: (2026)
par: Beebe, Michael, et autres
Publié: (2026)
Interpretable Representations in Explainable AI: From Theory to Practice
par: Sokol, Kacper, et autres
Publié: (2020)
par: Sokol, Kacper, et autres
Publié: (2020)
Transparent Adaptive Learning via Data-Centric Multimodal Explainable AI
par: Mosleh, Maryam, et autres
Publié: (2025)
par: Mosleh, Maryam, et autres
Publié: (2025)
Clarify: Improving Model Robustness With Natural Language Corrections
par: Lee, Yoonho, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Yoonho, et autres
Publié: (2024)
ProtoNAM: Prototypical Neural Additive Models for Interpretable Deep Tabular Learning
par: Xiong, Guangzhi, et autres
Publié: (2024)
par: Xiong, Guangzhi, et autres
Publié: (2024)
Towards Transparent and Accurate Diabetes Prediction Using Machine Learning and Explainable Artificial Intelligence
par: Khokhar, Pir Bakhsh, et autres
Publié: (2025)
par: Khokhar, Pir Bakhsh, et autres
Publié: (2025)
DLBacktrace: A Model Agnostic Explainability for any Deep Learning Models
par: Sankarapu, Vinay Kumar, et autres
Publié: (2024)
par: Sankarapu, Vinay Kumar, et autres
Publié: (2024)
Interpretable and Explainable Machine Learning Methods for Predictive Process Monitoring: A Systematic Literature Review
par: Mehdiyev, Nijat, et autres
Publié: (2023)
par: Mehdiyev, Nijat, et autres
Publié: (2023)
Clarifying Shampoo: Adapting Spectral Descent to Stochasticity and the Parameter Trajectory
par: Eschenhagen, Runa, et autres
Publié: (2026)
par: Eschenhagen, Runa, et autres
Publié: (2026)
Combining Deep Learning and Explainable AI for Toxicity Prediction of Chemical Compounds
par: Popescu, Eduard, et autres
Publié: (2025)
par: Popescu, Eduard, et autres
Publié: (2025)
TrueGradeAI: Retrieval-Augmented and Bias-Resistant AI for Transparent and Explainable Digital Assessments
par: Thakur, Rakesh, et autres
Publié: (2025)
par: Thakur, Rakesh, et autres
Publié: (2025)
Towards Explainable Deep Learning for Ship Trajectory Prediction in Inland Waterways
par: Legel, Tom, et autres
Publié: (2026)
par: Legel, Tom, et autres
Publié: (2026)
EVOTER: Evolution of Transparent Explainable Rule-sets
par: Shahrzad, Hormoz, et autres
Publié: (2022)
par: Shahrzad, Hormoz, et autres
Publié: (2022)
MNIST-Gen: A Modular MNIST-Style Dataset Generation Using Hierarchical Semantics, Reinforcement Learning, and Category Theory
par: Shaeri, Pouya, et autres
Publié: (2025)
par: Shaeri, Pouya, et autres
Publié: (2025)
An Interpretable Alternative to Neural Representation Learning for Rating Prediction -- Transparent Latent Class Modeling of User Reviews
par: Serra, Giuseppe, et autres
Publié: (2024)
par: Serra, Giuseppe, et autres
Publié: (2024)
Obtaining Example-Based Explanations from Deep Neural Networks
par: Dong, Genghua, et autres
Publié: (2025)
par: Dong, Genghua, et autres
Publié: (2025)
Towards Interpretable Deep Generative Models via Causal Representation Learning
par: Moran, Gemma E., et autres
Publié: (2025)
par: Moran, Gemma E., et autres
Publié: (2025)
Explainable Hierarchical Deep Learning Neural Networks (Ex-HiDeNN)
par: Batley, Reza T., et autres
Publié: (2025)
par: Batley, Reza T., et autres
Publié: (2025)
Modular Deep Learning for Multivariate Time-Series: Decoupling Imputation and Downstream Tasks
par: Raj, Joseph Arul, et autres
Publié: (2024)
par: Raj, Joseph Arul, et autres
Publié: (2024)
Enhancing Psychologists' Understanding through Explainable Deep Learning Framework for ADHD Diagnosis
par: Rehman, Abdul, et autres
Publié: (2026)
par: Rehman, Abdul, et autres
Publié: (2026)
Expert Q-learning: Deep Reinforcement Learning with Coarse State Values from Offline Expert Examples
par: Meng, Li, et autres
Publié: (2021)
par: Meng, Li, et autres
Publié: (2021)
Can Multitask Learning Enhance Model Explainability?
par: Najjar, Hiba, et autres
Publié: (2025)
par: Najjar, Hiba, et autres
Publié: (2025)
Sparse Interpretable Deep Learning with LIES Networks for Symbolic Regression
par: Montazerin, Mansooreh, et autres
Publié: (2025)
par: Montazerin, Mansooreh, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Analyzing the Impact of Adversarial Examples on Explainable Machine Learning
par: Devabhakthini, Prathyusha, et autres
Publié: (2023) -
Transparent AI: The Case for Interpretability and Explainability
par: Ramachandram, Dhanesh, et autres
Publié: (2025) -
Tactile MNIST: Benchmarking Active Tactile Perception
par: Schneider, Tim, et autres
Publié: (2025) -
Investigating the Duality of Interpretability and Explainability in Machine Learning
par: Garouani, Moncef, et autres
Publié: (2025) -
On the Relationship Between Interpretability and Explainability in Machine Learning
par: Leblanc, Benjamin, et autres
Publié: (2023)