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Deep-insight visible neural network (DI-VNN) for improving interpretability of a non-image deep learning model by data-driven ontology

可解释性 计算机科学 卷积神经网络 人工智能 深度学习 管道(软件) 机器学习 数据挖掘 范畴变量 本体论 人工神经网络 聚类分析 预处理器 特征(语言学) 模式识别(心理学) 哲学 语言学 认识论 程序设计语言
作者
Herdiantri Sufriyana,Yu-Wei Wu,Emily Chia-Yu Su
出处
期刊:Research Square - Research Square 被引量:2
标识
DOI:10.21203/rs.3.pex-1637/v1
摘要

Abstract We aimed to provide a framework that organizes internal properties of a convolutional neural network (CNN) model using non-image data to be interpretable by human. The interface was represented as ontology map and network respectively by dimensional reduction and hierarchical clustering techniques. The applicability is to implement a prediction model either to classify categorical or to estimate numerical outcome, including but not limited to that using data from electronic health records. This pipeline harnesses invention of CNN algorithms for non-image data while improving the depth of interpretability by data-driven ontology. However, the DI-VNN is only for exploration beyond its predictive ability, which requires further explanatory studies, and needs a human user with specific competences in medicine, statistics, and machine learning to explore the DI-VNN with high confidence. The key stages consisted of data preprocessing, differential analysis, feature mapping, network architecture construction, model training and validation, and exploratory analysis.
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