论文概要
研究领域: AI/XAI 作者: Mohadeseh Mollapour, Koorosh Aslansefat, Zeinab Dehghani, Bhupesh Kumar Mishra, Tejal Shah, Zhibao Mian 发布时间: 2026-07-10 arXiv: 2607.09649
中文摘要
基于概念的可解释AI使模型推理更易于人类理解，但概念级输出并非自动可信。本文提出ConceptSMILE，模型无关的基于扰动的审计框架，评估基于概念解释的可靠性。通过扰动输入区域、测量概念响应变化、应用局部加权并拟合XGBoost代理。在视网膜眼底图像上评估，MedSAM实现更强的空间归因和最高代理保真度(R²=0.8503)，而VLM路径在选定伪影条件下显示更强的血管忠实度和稳定性。
— 自动采集于 2026-07-14
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