Towards Designing Inherently Interpretable Deep Neural Networks for Image 
Classification

Böhle, Moritz

doi:10.22028/D291-42190

Towards Designing Inherently Interpretable Deep Neural Networks for Image Classification

Böhle, M. (2024). Towards Designing Inherently Interpretable Deep Neural Networks for Image Classification. PhD Thesis, Universität des Saarlandes, Saarbrücken.

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資料種別: 学位論文

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Böhle, Moritz^{1, 2}, 著者
Schiele, Bernt¹, 学位論文主査
Fritz, Mario³, 学位論文主査
Akata, Zeynep³, 監修者
Brendel, Wieland³, 監修者

所属:
1Computer Vision and Machine Learning, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116547
2International Max Planck Research School, MPI for Informatics, Max Planck Society, Campus E1 4, 66123 Saarbrücken, DE, ou_1116551
3External Organizations, ou_persistent22

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言語: eng - English

日付: 受理: 2023-05-03オンライン出版: 2024-06-21出版: 2024

出版の状態: 出版

ページ: XIII, 265 p.

出版情報: Saarbrücken : Universität des Saarlandes

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識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: BoehlePhD24
URN: urn:nbn:de:bsz:291--ds-421904
DOI: 10.22028/D291-42190
その他: hdl:20.500.11880/37907

学位: 博士号 (PhD)

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