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How to gain valuable insight from scarce data with Machine Learning: a post-hoc explanation tool to identify biases in biological images classification
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि दुर्लभ जैविक इमेज डेटासेट पर SHAP जैसे पोस्ट-हॉक स्पष्टीकरण उपकरणों को लागू करने से छिपे हुए पूर्वाग्रहों का पता लगाया जा सकता है, जैसे कि मॉडल जैविक पैटर्न के बजाय व्यक्तिगत पशु विशेषताओं पर ओवरफिट हो रहे हैं, और साथ ही यह भी उजागर किया जा सकता है कि सीमित डेटा से वैध जैविक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए कार्यों को कैसे पुनर्गठित किया जाए।