arXiv Artificial Intelligence· Cl\'ement B\'enard, Manon Arfib, Christophe Labreuche, Victor Qu\'etu·· 19 小时前AI 评分22
Hoeffding 概念瓶颈模型（HCBM）：面向俯拍图像的非线性稀疏可解释预测
Hoeffding Concept Bottleneck Models with Applications to Overhead Images
AI 导读
Hoeffding 概念瓶颈模型（HCBM）基于梯度提升树的 Hoeffding 函数分解，对概念分数做非线性稀疏聚合，并用素蕴含项生成紧凑预测，以缓解概念间信息泄漏。实验显示其性能优于稀疏线性 CBM，并可扩展至目标检测，在俯拍图像这一困难场景中表现良好。
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